ISSN 1346-7328
国総研資料 第1211号
令 和 4 年 7 月

国土技術政策総合研究所資料
TECHNICAL NOTE of
National Institute for Land and Infrastructure Management

No. 1211

July 2022

ICT浚渫工におけるマルチビーム測深データを対象とした深層学習によるノイズ処理の検討

辰巳大介・小川雅史

Application of the Deep Learning Method to Noise Removal
for Multibeam Echo Sounding during Dredging WorksTATSUMI Daisuke, OGAWA Masashi

国土交通省

国土技術政策総合研究所

National Institute for Land and Infrastructure Management
Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism, Japan

国土技術政策総合研究所資料
No. 1211

2022 年 7 月(YSK-N-462)

ICT浚渫工におけるマルチビーム測深データを対象とした深層学習によるノイズ処理の検討

辰巳大介 ＊ ・小川雅史 ＊＊要旨

少子高齢化による将来的な労働力不足に備え，建設工事の生産性向上が喫緊の課題となっている．
港湾分野における生産性向上の取り組みの一つとしては，浚渫工へマルチビーム測深の導入が進められて来た．マルチビーム測深は，従来のシングルビーム測深に比べて多量の点群データを短時間に取得可能であり，面的な計測が行える．一方で，取得する点群データが多いため，マルチビーム測深ではノイズ処理に要する時間が長くなる．ノイズ処理の大半は時間と手間を要する手動処理であり，マルチビーム測深による更なる生産性向上のためには，ノイズ処理時間の短縮が重要である．
本研究では，機械学習の一つである深層学習を応用し，過去のデータから学習して効率的なノイズ処理プログラムを作成する手法を開発した．さらに，実際の浚渫工のマルチビーム測深データを利用して，開発したノイズ処理プログラムの学習プロセス及び推論プロセスの精度検証を実施した．精度検証の結果から，深層学習によって作成されたノイズ処理プログラムは，比較的短い時間で一定の精度においてノイズ処理ができることを確かめた．また，教師データの作成方法及び学習プロセスのパ
ラメータ設定について感度分析を行い，学習を効率的に実行するための要点をとりまとめた．

キーワード：ICT浚渫工，マルチビーム測深，ノイズ処理，深層学習，i-Construction* 港湾研究部 港湾施工システム・保全研究室 室長** 前 港湾研究部 港湾施工システム・保全研究室 主任研究官（現 中国地方整備局 港湾空港部）〒239-0826 横須賀市長瀬3-1-1 国土交通省国土技術政策総合研究所
電話：046-844-5019 Fax：046­842­9265
e-mail：ysk-nil-46pr@gxb.mlit.go.jpiTechnical Note of NILIM
No. 1211(YSK-N-462)

Application of the Deep Learning Method to Noise Removal
for Multibeam Echo Sounding during Dredging WorksTATSUMI Daisuke ＊OGAWA Masashi ＊＊SynopsisDue to Japan’s low birth rate and aging population, the labor shortage is one of the severe challenges tobe solved in the construction industry. In the field of port construction, multibeam echo sounding has been
introduced to dredging works for improving productivity. Compared to single-beam echo sounding,multibeam echo sounding can measure many items of bathymetric data at one time. However, it takes
considerable time and manual labor to remove noise from multibeam echo sounding data. Therefore, it isimportant to reduce the time for the denoising process.
This research aims to develop a denoising model based on the deep learning method, which is a machinelearning method. The developed denoising model is trained with multibeam echo sounding data observed at
actual dredging works. The accuracy and work efficiency of the developed denoising model are examinedby other data collected at actual dredging works. The results show that the proposed model can remove
noise with a certain degree of accuracy and that the working time can be reduced. Moreover, effective
training data and parameter settings were clarified through sensitivity analysis.

Key Words: Port Dredging Works, Multibeam Echo Sounding, Denoising, Deep Learning, i-Construction＊＊＊

Head, Port Construction Systems and Management Division, Port and Harbor Department
Ex-Senior Researcher, Port Construction Systems and Management Division, Port and Harbor Department(Port and Airport Department, Chugoku Regional Development Bureau)

National Institute for Land and Infrastructure Management
Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism
3-1-1 Nagase, Yokosuka, 239-0826 Japan
Phone：+81-46-844-5019 Fax：+81-46-842-9265
e-mail：ysk-nil-46pr@ml.mlit.go.jp

ii

July 2022

目

次

1．はじめに ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 1
1.1 背景と目的 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 1
1.2 既往研究 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 1
2．深層学習によるノイズ処理プログラムの開発 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 2
2.1 プログラムの全体構成 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 2
2.2 データの前処理 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 4
2.3 学習プロセス ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 5
2.4 推論プロセス ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 6
3．開発したノイズ処理プログラムの精度検証 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 6
3.1 使用した教師データと精度検証用テストデータ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 6
3.2 精度検証の結果 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 8
3.3 考察 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 17
4．おわりに ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 19
4.1 主要な結論 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 19
4.2 今後の課題 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 19
謝辞 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 19
参考文献 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 19

iii

iv

国総研資料 No.1211

1. はじめにである．

1.1

7.3 時間となり，マルチビーム測深の導入により平均 3 時④計測時間は，従来方式の 10.8 時間に対し ICT 方式は
背景と目的

少子高齢化に伴う労働力不足においても持続的な経済

間以上，計測時間が短縮している．一方，⑥データ解析

成長を実現するため，国土交通省では，2016 年度より生

時間は，従来方式の 30.6 時間に対し ICT 方式は 36.1 時間

産性向上の取り組みを進めている．その中でも，建設分と増加しており，これはマルチビーム測深のノイズ処理野における生産性向上の取り組みは i-Construction と呼の増大によるものと考えられる．また，⑥データ解析時

ばれ，ICT 施工の工種拡大，施工時期の平準化，BIM/CIM

間は，①測量船への機材艤装から⑪検査・報告用資料のの導入，新技術・新工法・新材料の利活用等が実施され作成（水路測量）までの 11 の作業の中で 2 番目に多くのて来た．

時間を要している．

港湾分野における i-Construction の取り組みの一例と以上のことから，マルチビーム測深による更なる生産して，マルチビーム測深が 2017 年度から浚渫工へ導入さ性向上を図るためには，ノイズ処理を中心とするデータれた．また，2021 年度からは，海上地盤改良工（床掘工・解析時間の短縮が重要であると考えられる．そこで本研

置換工）にもマルチビーム測深が導入されている 1）．

究は，マルチビーム測深データのノイズ処理時間を短縮

マルチビーム測深は，測量船の左右方向に指向性の高するため，深層学習による自動的なノイズ処理プログラ

い音響ビームを照射し，船の進行とともに一括で多数点

ムの開発を目的とする．マルチビーム測深データのノイの水深値を計測する測深技術である．従来のシングルビ

ズ処理は，技術者の手動・目視で行われている部分が多ーム測深が送受波器直下の水深情報を線で測深している

いため，自動的なノイズ処理プログラムを開発できれば，のに対し，マルチビーム測深は面的に詳細な海底地形をデータ解析時間の短縮が期待される．

測深できる．
一方で，シングルビーム測深やマルチビーム測深等の

1.2

既往研究

音響測深技術は，海中の気泡等の浮遊物や魚群等の影響

深層学習による自動的なノイズ処理プログラムの開発

で，実際の海底の水深とは異なる値であるノイズも計測にあたり，マルチビーム測深データのノイズ処理に関すしてしまう．マルチビーム測深は，面的計測を短時間でる既往研究を調査した．

可能にする一方で，取得する点群データが膨大となるため，ノイズ処理に要する時間が長くなる．
図-1 は，2018 年度に実施中又は実施済みの ICT 浚渫工
試行工事の受注者を対象とした，アンケート調査の結果である 2）．ICT 方式（マルチビーム測深）と従来方式（同工事においてシングルビーム測深をした場合の想定）の二者において，作業内容ごとに所要時間を比較したもの

図-1

浚渫工における ICT 方式と従来方式の作業時間の比較 2)-1-

ICT 浚渫工におけるマルチビーム測深データを対象とした深層学習によるノイズ処理の検討/辰巳大介・小川雅史

楠 3）は，着目する水深値の隣接 8 地点の水深値の平均以上のとおり，マルチビーム測深データのノイズ処理

値及び標準偏差を計算し，着目する水深値の平均値からについては，機械学習を利用しない手法，利用する手法のズレの大きさと隣接 8 地点の標準偏差の比較から，着のどちらについても先行的な研究が行われている．しか目した水深値が適正か判断するプログラムを開発した．

し，ノイズ処理を完全に自動化するプログラムは開発さ

4） は，船舶の動揺がノイズ発生の 1 つの要因れておらず，手動・目視によるノイズ処理結果の確認はであることに着目し，より高精度な動揺補正法を開発し不可欠である．また，機械学習を利用して，ノイズ処理

5 ） 及び長田ら 6 ） は，米国で開発されプログラムの計算方法及び閾値・パラメータ等を，自動また，巻らた．さらに，住吉ら

た CUBE 処理について調査を行った．なお CUBE 処理と的に作成・最適化する試みは未だ少ない状況である．

は，マルチビーム測深の特性である，装置直下と斜め下方向の取得データの品質の違いを考慮した統計的アルゴ

2. 深層学習によるノイズ処理プログラムの開発

リズムである．
上記の研究のノイズ処理は，人がノイズ処理プログラ
ムの計算方法を予め決定し，その上で過去のデータに基

2.1

プログラムの全体構成

づき，ノイズ処理プログラムの閾値・パラメータ等を試(1)

マルチビーム測深データの現行のノイズ処理手法

行錯誤して同定したものと見なすことができる．これに深層学習によるノイズ処理プログラムの位置付けを明対し，機械学習によるノイズ処理とは，ノイズ処理プロ

確にするため，まず，現行のノイズ処理手法について説

グラムの計算方法及び閾値・パラメータ等を，過去のデ明する．
図-2 は，マルチビーム測深データの現行のノイズ処理ータから学習して自動的に作成するものである．
マルチビーム測深データのノイズ処理に機械学習を適の手順を示したものである．現地作業では，水深値に加用 し た 既 往 研 究 とし て は ， 例 えば Le Deunf ら 7 ） とえて，潮位，ヘディング（船首の方向），船舶の動揺，

Stephens ら 8）が挙げられる．Le Deunf らは，機械学習を

音速度のデータも観測・記録される．これらの計測結果

含むノイズ処理方法全般のレビューを行った．Stephens

は，マルチビームソナー機器の固有のフォーマットで記らは，マルチビーム測深データを 3 次元の離散データと録される．

して取り扱い，機械学習の 1 つである深層学習によるノ
イズ処理プログラムを開発した．

図-2

マルチビーム測深データの現行のノイズ処理手法-2-

国総研資料 No.1211

学習プロセス

推論プロセス

⼊⼒: 点群データ（ノイズフラグあり）

⼊⼒:点群データ（ノイズフラグなし）

データ前処理• パッチデータ化• データ規格化• データ拡張

データ前処理• パッチデータ化• データ規格化

前処理後バッチデータ

前処理後バッチデータ

学習

学習済みモデルを使⽤した推論（ノイズ処理）

出⼒：学習済みモデル

出⼒：点群データ（ノイズフラグあり）

図-3

本研究で開発したノイズ処理プログラムの全体構成

ノイズ処理は，始めに動揺補正，音速補正，オフセッ

理を行い，ノイズである測深データがノイズフラグによト補正，潮位補正等を行い，次にフィルター処理を行う．

り明示されているデータである．入力データは前処理をフィルター処理をした後でも，海中の気泡等の浮遊物や行い，前処理が完了したデータが深層学習に用いられる．

魚群等の影響で実際の海底の水深と異なる値を計測した

そして，深層学習を行い，推論に使用する学習済みモデ

結果は，ノイズとして残っている．このため，測線単位

ルを作成（出力）する．

で測深データのプロファイルを図化し，技術者が手動で推論プロセスの入力データは，学習プロセスの入力デノイズを判別・除去する．さらに，測線単位のプロファータとは異なり，どの測深データがノイズか不明なのでイルではノイズかどうか迷う場合もあり，そのような場

ノイズフラグは無い．学習プロセスと同様に前処理を行

合は，複数の測線のプロファイルを比較表示（平面展開）

った後，学習済みモデルに入力すると，ノイズフラグのして総合的に判断することになる．すなわち，測線ごと付いた測深データが出力される．

のプロファイル表示と平面展開を交互に繰り返しながら(3)

ノイズ処理が手動で行われる．

開発したプログラムの特徴

マルチビーム測深データは3次元の点群データであり，(2)

深層学習によるノイズ処理プログラムの全体構成

それぞれの測深データが平面座標（X座標及びY座標），

本研究で開発したノイズ処理プログラムは，機械学習

水深値（Z座標），測線番号，ピング番号，ビーム番号のの1つである深層学習を利用して，図-2の「フィルター処

情報を格納している．そのため，3次元の点群データをそ理」と「測線ごとのノイズ除去」を自動的に実行するものまま機械学習で取り扱おうとすると，膨大なメモリーのである．なお，「平面展開後のノイズ除去」は，本研が必要となり，また計算量も相当に多くなる．

究のノイズ処理プログラムの開発対象に含めなかった．

そこで，本研究では，本来は3次元の点群データである

その理由は，平面展開後のノイズ除去を行うためには，測深データを2次元の画像データとして取り扱うことで，測深データを3次元のまま取り扱う必要があり，メモリープログラム実行に必要なメモリーや計算量を削減し，汎と計算量が膨大な量となってしまい，汎用的な計算機で用的な計算機でも処理が行えるように工夫した．

は処理が困難となるからである．
本研究で開発したノイズ処理プログラムは，図-3のとおり，学習プロセスと推論プロセスの2つの部分から構成
される．
学習プロセスの入力データは，過去に手動でノイズ処-3-

ICT 浚渫工におけるマルチビーム測深データを対象とした深層学習によるノイズ処理の検討/辰巳大介・小川雅史

測線番号n（船の航跡の番号）
５

５
２

３

４

５

ピン グ番号

ピン グ番号

４ １
３
２１

２

３

４

５

４
３

２

１

１
１
ビーム番号
図-4

３

２

４

５

ビーム番号

3次元の点群データを2次元の画像データへ変換する模式図(単位:m)(単位:m)：０＝ノイズ以外：１＝ノイズ箇所

短周期成分

元の水深値
図-5

ノイズフラグ

データ規格化の模式図

3次元の点群データを2次元の画像データへ変換する模

なお，このように測深データを2次元の画像データとし式図は，図-4のとおりである．マルチビーム測深データて取り扱うことは，メモリーや計算量を削減できるだけは，測線ごとにビーム番号とピング番号で整理することではなく，画像処理分野で開発・利用されている機械学ができる．ビーム番号は，1回に発射する複数本のビーム

習の各種の知見を適用できるという長所もある．

のうち，何本目のビームで取得したデータであるかを示
す．ピング番号は，一定の発振間隔で発射するビームの2.2

データの前処理

うち，何回目に発射したビームであるかを示す．

(1)

パッチデータ化

図-4のとおり，測量船の航跡は必ずしも直線では無い

機械学習では，学習プロセスを効率的に実行するため，ため，測深データは格子状に等間隔で取得されているも入力データを一定量のまとまりに分割して学習を行うこのではない．しかし，ビーム番号とピング番号で概ねのとがあり，「ミニバッチ学習」と呼ばれる．本研究でも位置関係は固定されていることから，測深データをビー

ミニバッチ学習を採用する．
ミニバッチ学習を行うため，データの前処理の第1段階

ム番号とピング番号で格子状に整列した行列と見なすことができる．すると，測深データは，ビーム番号とピンとして，入力データである測深データを64行64列のパッ

グ番号で格子位置を指定され，水深値を輝度（濃淡）とチデータへ分割する．

する2次元の画像データとして取り扱うことが可能である．

-4-

国総研資料 No.1211

(2)

(3)

データ規格化

データ拡張

測深データには，実際の海底地形を反映した空間的に

教師データの種類を増やして頑健性の高いモデルを作

長周期で変化する起伏と，ノイズによる短周期で変化す成するため，データの前処理の第3段階としてデータ拡張

る起伏が重畳する．長周期及び短周期で変化する起伏がを行う．なお，データ拡張は学習プロセスの前処理のみ重畳した測深データを，そのままの状態で学習プロセス

で行い，推論プロセスの前処理では実施しない．
データ拡張の手順としては，1回の学習が終了してパラに入力しても学習が非効率である．
そこでデータの前処理の第2段階として，実際の海底地メータを更新し，次の学習を始める前に，入力するパッ形を反映した長周期成分を除去し，ノイズによる短周期

チデータをランダムに上下又は左右反転させる．

成分のみを抽出する，データ規格化を行う．データ規格
化は，画像処理分野のエッジ検出で使用されるガウシア

2.3

学習プロセスンフィルターを採用する．パッチデータにガウシアンフ

本研究で開発したノイズ処理プログラムは，画像処理

ィルターをかけて，元の水深値を引いて残差を抽出する分野で実績のあるCNN（Convolutional Neural Network）

ことにより，ノイズによる短周期成分が強調され，正常に基づくプログラムである．特にCNNの中でも，ノイズな水深値はゼロとなる入力データが作成できる．

除 去 に 特 化 し た 計 算 モ デ ル で あ る DnCNN （ Denoising

図-5は，データ規格化の模式図である．左側が元の測Convolutional Neural Network）9） を参考に，プログラム

深データ，中央がガウシアンフィルターをかけて元の水開発を行った．なお，CNN及びDnCNNは入力層と出力層深値を引いた残差である．参考として右側には，手動での間の中間層が複数あるため，機械学習の中でも深層学判別したノイズの位置を黄色く示す．右側の図のノイズ

習に分類される．

に該当する位置について，左側及び中央の図を確認する

図-6に，学習プロセスの計算手順を示す．データの前と，元の測深データ（左側）ではノイズが不鮮明である処理で説明したとおり，測深データはパッチデータに分が，データ規格化を行った中央の図ではノイズの位置が割され，ガウシアンフィルターをかけて元の水深値との鮮明化されている．

残差が抽出される．

なお，感度分析のために，ガウシアンフィルターの大前処理の完了したパッチデータは，始めに入力層に入きさは，3行3列，5行5列，10行10列，30行30列の4種類をれ ら れ る ． 入 力 層 は 畳 み 込 み 層 （ Conv: Convolutional

比較した．

Layer）であり，活性化関数はReLU（Rectified Linear Unit）
10） である．

⁝

0

Conv+Softmax

Conv+BN+Relu…

…

10% 60% 90%

…

推定された
ノイズである確率

誤り

正解

0

1

⁝

ガウシアン
フィルター残差Conv+BN+Relu…

Conv+Relu

0.1 2.0⁝⁝⁝

バッチデータ(ノイズ処理前の⽔深値等)

01

パッチデータ中のノイズフラグ（正解）11層

12 33 100 …

0

1

…

閾値以上を
ノイズ判定
(例：閾値50％)

誤差関数が⼩さくなるようにパラメーター更新

図-6

学習プロセスの計算手順

-5-

結果
の⽐較

ICT 浚渫工におけるマルチビーム測深データを対象とした深層学習によるノイズ処理の検討/辰巳大介・小川雅史

入力層の次に使用する中間層は，畳み込み層及びバッ

2.4

推論プロセス

チ正規化層（BN: Batch Normalization Layer）の2層から推論プロセスでは，前処理としてパッチデータ化とデ構成される．活性化関数は入力層と同じReLUである．

ータ規格化を行う．学習は行わないので，データ拡張は中間層の次に使用する出力層は畳み込み層であり，活不要である．

性化関数がソフトマックス関数（Softmax）である．

そして，前処理の完了した測深データを学習済みモデ

出力層から出力される結果は，パッチデータの各格子ルに入力し，入力層・中間層・出力層を経て各格子のノのノイズ確率の推定値である．予め設定したノイズ判定

イズ判定を行う．ノイズと判定された水深値にノイズフ

閾値により，各格子がノイズか正常水深か判定される．

ラグが付いた測深データが出力され，推論プロセスは実

図-6の例では，ノイズ判定閾値が50%であるので，ノイ行完了となる．推論プロセスは学習済みモデルを1回実行

ズ確率が10%の格子は「0」（正常水深），ノイズ確率がするだけであり，学習プロセスのような繰り返し計算や60%と90%の格子は「1」（ノイズ）と判定されフラグが重み付けパラメータの更新は行われない．

付けられる．
1回の学習プロセスの最後の手順は，その回の学習プロ

3. 開発したノイズ処理プログラムの精度検証

セスで得られたノイズ推定結果とパッチデータ中の正解のノイズフラグの比較である．比較結果（誤差）は損失3.1関数を用いて計算し，誤差を小さくする方向に入力層・使用した教師データと精度検証用テストデータ

学習プロセスで使用する教師データと推論プロセスで中間層・出力層のネットワークの重み付けパラメータを使用する精度検証用テストデータとして，ICT浚渫工で更新する．
本研究では，損失関数にCross Entropyを使用し，損失実際に計測されたマルチビーム測深データを収集した．

11）を収集したマルチビーム測深データは，合計で12工事分で関数の最小値を求めるオプティマイザとしてRAdam

使用する．RAdamの学習率は0.0001に設定する．ネット

ある．

ワークの重み付けパラメータの初期値は，活性化関数がReLUである場合に適した方法と考えられる，He収集したマルチビーム測深データの概要を表-1に示す．

12 ） の正表-1には，マルチビーム測深で使用された測深機のメー規分布を適用する．

カー（X社，Y社，Z社），スワス角，水深（最浅値，平1つのパッチデータで重み付けパラメータの更新が終均値，最深値），底質（砂，粘土シルト），データ全点

わったら，次のパッチデータでも同じ計算手順を実行し，数及びノイズ点数が記載されている．

入力データに含まれる全てのパッチデータについて重み

本研究で開発したノイズ処理プログラムでは，入力デ付けパラメータの更新を行う．なお，全てのパッチデー

ータに測深機のメーカー，スワス角，底質が不要なため，

タについて学習プロセスが1巡することを，1エポックとこれらの情報は深層学習の結果へ影響しない．また，水呼ぶ．

深は入力データに含まれるが，データの前処理において

1エポックが終了し，全てのパッチデータの重み付けパデータ規格化を行うため，水深の絶対値も深層学習の結ラメータが更新されたら，最初のパッチデータを入力層

果へ影響しない．以上のことから，入力データの特徴のに入れるところへ戻り，中間層・出力層・正解のノイズ

うち深層学習の結果へ影響する要素は，ノイズ率のみとフラグとの比較・重み付けパラメータの更新を繰り返す．

考えられる．ノイズ率は，ノイズ点数÷データ全点数でこの繰り返し作業を，誤差が十分に小さくなり収束する

算出される数値である．

まで継続し，最終的に得られた重み付けパラメータが学

本研究では，深層学習を効率的に実行する手法を検討

習済みモデルとなる．

するため，教師データの特徴が深層学習の結果に与える

なお，感度分析のために，DnCNNの層数（入力層・中影響について分析する．上述のとおり，深層学習の結果

間層・出力層の合計の層数）は，6層，11層，17層，19に影響を及ぼす可能性がある教師データの特徴としては層の4種類を比較した．また，DnCNNのフィルターサイ

ノイズ率が考えられるので，ノイズ率が1%未満の測深デ

ズは，3行3列，5行5列，7行7列の3種類，DnCNNのフィータを「グループA」，ノイズ率が1%以上の測深データ

ルター数は，64個，128個，256個の3種類を比較した．さを「グループB」として2つに分類する．表-1のとおり，

らに，ノイズ判定閾値は50%，70%，90%の3種類を比較

グループAには6工事分の測深データ，グループBにも6した．

工事分の測深データが含まれる．各グループの測深デー
タのうち，1つの測深データは精度検証用テストデータと-6-

国総研資料 No.1211

して使用し（TA-1及びTB-1），残りの5つの測深データ

らば，その要因はデータ全点数の違いではなく，ノイズ

を教師データとして使用する（A-1～A-5及びB-1～B-5）．

率の違いによるものと考えられる．

なお，教師データのデータ全点数は，グループAが

また，測深データの一例として，ノイズ率が最も小さ

175,616,913点，グループBが167,726,934点である．一方，

い測深データA-1の海底地形を図-7に，ノイズ率が最も大

教師データのノイズ率の単純平均値は，グループAが

きい測深データB-5の海底地形を図-8に示す．両図とも，0.19%，グループBが3.88%である．教師データのデータ

図の上段がノイズ除去前の測深データ，図の下段が手動

全点数はグループAとグループBで同程度であるため，仮によるノイズ除去後の測深データである．

に深層学習の結果がグループAとグループBで異なるな
表-1
測深機

スワス角
（°）

使用したマルチビーム測深データの一覧

最浅水深
(m)

平均水深
(m)

最深水深
(m)

底質

全点数
（点）

ノイズ点数
（点）

ノイズ率
(%)

A-1

Z社

55

3.8

11.35

13.9

粘土シルト

86,902,698

9,812

0.011

グ
ル

A-2

X社

50

10.3

12.69

14.9

粘土シルト

12,345,831

11,462

0.093

ー

A-3

X社

45

10.5

14.41

19.0

砂

12,100,608

19,304

0.160

プ
A

A-4

Y社

55

2.3

9.02

11.3

粘土シルト

34,475,520

76,085

0.221

A-5

X社

45

2.5

10.91

18.0

砂

29,792,256

133,663

0.449

TA-1

X社

45

2.5

10.92

18.0

砂

21,590,773

73,002

0.338

B-1

Y社

40

7.1

13.95

15.9

砂

95,046,580

1,087,603

1.144

グ
ル

B-2

Y社

55

3.2

6.70

8.6

粘土シルト

41,741,312

808,386

1.937

ー

B-3

X社

55

0.6

11.23

21.0

粘土シルト

5,687,806

142,411

2.504

プ
B

B-4

X社

55

0.0

16.03

29.7

粘土シルト

3,682,770

167,952

4.560

B-5

X社

55

7.6

13.17

21.1

粘土シルト

21,568,466

1,996,124

9.255

TB-1

X社

55

10.2

12.72

15.0

粘土シルト

18,940,018

696,514

3.677

図-7

測深データA-1（上段がノイズ除去前，下段が手動によるノイズ除去後）-7-

図-8

測深データB-5（上段がノイズ除去前，下段が手動によるノイズ除去後）

ICT 浚渫工におけるマルチビーム測深データを対象とした深層学習によるノイズ処理の検討/辰巳大介・小川雅史

3.2

精度検証の結果

なる．そこで，適合率と認識率の両方を1つの指標で評価(1)

精度検証に用いる指標するために考えられたのがF値である．F値は式(3)のとお

機械学習の精度検証を行う手法の1つとして，混同行列

り，適合率と認識率の調和平均となっている．

が使用される．混同行列の模式図を図-9に示す．

ノイズと判定（Positive）
正常水深と判定（Negative）

実際のノイズ（Positive）
TP
True Positive
真陽性
FN
False Negative
偽陰性

図-9

実際の正常水深（Negative）
FP
False Positive
偽陽性
TN
True Negative
真陰性

混同行列の模式図
図-10

PR-AUCの模式図

ノイズ処理プログラムの計算結果は，必ず混同行列中の4区分のいずれかに分類できる．例えば，実際は正常水

なお，ノイズ判定閾値を0%にすると認識率が1.0，適合深であるデータがノイズ処理プログラムでノイズと判定率が0.0になる．逆に，ノイズ判定閾値を100%にするとされた場合，その計算結果はFP（False Positive：偽陽性）

認識率が0.0，適合率が1.0になる．このように，ノイズ判に分類される．

定閾値を0%から100%へ変化させると，図-10に示すPR

そして，ノイズ処理プログラムの計算結果に含まれる

曲 線 を 描 く こ と が で き る ． PR曲 線 よ り 下 側 の面 積を一つ一つの測深データについて，TP・FP・FN・TNの分

PR-AUC（Precision-Recall Area Under the Curve）と呼び，類が行われ混同行列が作成できると，次に適合率

PR-AUCも機械学習の精度検証の指標の1つである．

（Precision）・認識率（Recall）・F値という3つの指標がノイズ判定閾値が変わると適合率・認識率・F値も変わ計算できる．適合率・認識率・F値の定義は，式(1)～式(3)るため，適合率・認識率・F値は，ノイズ判定閾値を固定のとおりである．

した場合の個別の推論プロセスの評価指標として使用する．一方，学習プロセス（学習モデル）の評価指標とし

適合率 =

TP
TP + FP

式(1)

認識率 =

TP
TP + FN式(2)ては，ノイズ判定閾値を0%から100%まで変化させた場
合の総合的な評価ができるPR-AUCを用いる．
(2)

学習プロセスの感度分析結果

学習プロセスにおける，各種パラメータの感度分析の結果を表-2に示す．感度分析の対象とするパラメータは，

2 × 適合率 × 認識率
F値 =適合率 + 認識率

前処理で使用するガウシアンフィルターのサイズ，

式(3)DnCNNの層数，DnCNNのフィルターサイズ，DnCNNのフィルター数である．なお，ノイズ判定閾値についても適合率は，ノイズと判定したデータのうち，実際にノ感度分析を行うが，ノイズ判定閾値の感度分析の結果はイズであるデータの割合を表す．FP（実際は正常水深で推論プロセスの精度検証結果と合わせて説明する．また，あるが誤ってノイズと判定したデータ）が多いと適合率

表-2の感度分析を行う際は，教師データとしてグループ

は小さくなる．

AとグループBの両方を使用する．

一方，認識率は，実際はノイズであるデータのうち，感度分析の結果は，Train PR-AUC，Valid PR-AUC，Train

ノイズと正しく判定したデータの割合を表す．FN（実際Loss，Valid Lossの4つで評価する．ここで「Loss」は，はノイズであるが誤って正常水深と判定したデータ）が損失関数で計算される誤差を表す．

多いと認識率は小さくなる．
一般的に，適合率と認識率はトレードオフの関係にあるものと考えられる．すなわち，適合率が大きければ認
識率は小さくなり，適合率が小さければ認識率は大きく-8-国総研資料 No.1211

表-2

学習プロセスにおけるパラメータの感度分析結果

ケース

ガウシアンフィルター
サイズ

DnCNN
層数

DnCNN
DnCNN
フィルターサイズ フィルター数

Train
PR-AUC

Valid
PR-AUC

Train
Loss

Valid
Loss

1

5×5

19

3×3

64

0.82

0.85

0.04

0.05

2

5×5

17

3

5×5

11

3×3

64

0.82

0.85

0.04

0.05

3×3

128

0.84

0.83

0.03

0.04

4

5×5

6

3×3

256

0.80

0.83

0.04

0.05

5
6

5×5

11

5×5

128

0.85

0.85

0.03

0.05

5×5

11

7×7

128

0.86

0.85

0.03

0.05

7

3×3

11

3×3

128

0.84

0.83

0.03

0.04

8

10×10

11

3×3

128

0.84

0.83

0.03

0.04

9

30×30

11

3×3

128

0.83

0.83

0.03

0.04

a)

機械学習では，教師データに対して学習プロセスを繰

DnCNNの層数とフィルター数の感度分析結果

り返すうちに，教師データに対しては高い精度で推論でケース1～ケース4までを比較すると，表-2のとおり，

きるが，学習に使用していないその他の入力データに対ケース3がTrain PR-AUC及びValid PR-AUCが大きく，しては推論の精度が必ずしも高くない学習モデルが作成

Train Loss及びValid Lossが小さい．
Valid PR-AUCに限れば，ケース1は0.85，ケース2は0.85

される．このような学習モデルは過剰適合又は過学習とであり，ケース3の0.83よりも大きい．しかし，図-11及呼ばれる．
過剰適合を回避するための1つの対策として，教師デー

び図-12が示すとおり，ケース1とケース2はTrain LossとタをTrainデータとValidデータに予め分ける手法がある．

Valid Lossの乖離が大きく，過剰適合が発生している可能

学習データとしてはTrainデータのみを使用し，Trainデー

性がある．

タによる学習の結果として，Train PR-AUCとTrain Loss

以上のことから，ケース1～ケース4の中ではケース3を計算する．同時に，学習データとして使用しないValidが最良の学習モデルと判断し，DnCNNの層数は11層，データに対しても，Valid PR-AUCとValid Lossを計算し，DnCNNのフィルター数は128と設定する．
b)

学習モデルの評価はTrain PR-AUC，Valid PR-AUC，Train

DnCNNのフィルターサイズの感度分析結果

DnCNNのフィルターサイズについては，ケース3・ケ

Loss，Valid Lossの4つの指標で行う．
本研究では，教師データの80%をTrainデータ，残りのース5・ケース6を比較する．表-2のとおり，Train PR-AUC

20%をValidデータとして予め分割し，学習プロセスを実及びValid PR-AUCは，ケース5・ケース6がケース3より行する．Train PR-AUC及びValid PR-AUCの両方が大きくも大きく，逆にTrain Loss及びValid Lossは，ケース3がケ（理論上の最大値は1.0），Train Loss及びValid Lossの両

ース5・ケース6よりも小さい．このため，表-2のみでは，方が小さくなる学習モデルが最良のものと評価できる．

どのケースが最良の学習モデルであるかを判断することは難しい．

図-11～図-19は，表-2に示す全9ケースに関し，学習プ
ロ セ ス の 繰 り 返 し 回 数 （ エ ポ ッ ク ） に 対 し て ， Train

しかし，図-15及び図-16を見ると，ケース5とケース6

PR-AUC，Valid PR-AUC，Train Loss，Valid Lossの4つのはTrain LossとValid Lossの乖離が大きく，過剰適合が発指標がどう変化するかを図示したものである．各図とも生している可能性がある．

左側にTrain PR-AUCとValid PR-AUC，右側にTrain Loss

以上のことから，ケース3・ケース5・ケース6の中ではとValid Lossをプロットしている．

ケース3が最良の学習モデルと判断し，DnCNNのフィル
ターサイズは3行3列（3×3）と設定する．

本研究ではエポックの上限を150回に設定し，PR-AUC
が20エポックを経過しても変化しない時点を収束と判定

c)

して，学習プロセスを打ち切ることとする．図-11～図-19

ガウシアンフィルターのサイズについては，ケース3の桃色の縦線は，学習プロセスが収束して打ち切りを行とケース7～ケース9を比較する．表-2のとおり，これら4ったエポックを示す．どのケースにおいても，おおよそケースの間では，Train PR-AUC・Valid PR-AUC・Train

80エポックまでに学習プロセスは収束している．

Loss・Valid Lossに有意な違いが見られない．

-9-

ガウシアンフィルターのサイズの感度分析結果

ICT 浚渫工におけるマルチビーム測深データを対象とした深層学習によるノイズ処理の検討/辰巳大介・小川雅史

図-11

ケース1（表-2）の学習結果

図-12

ケース2（表-2）の学習結果

図-13

ケース3（表-2）の学習結果- 10 -

国総研資料 No.1211

図-14

ケース4（表-2）の学習結果

図-15

ケース5（表-2）の学習結果

図-16

ケース6（表-2）の学習結果- 11 -ICT 浚渫工におけるマルチビーム測深データを対象とした深層学習によるノイズ処理の検討/辰巳大介・小川雅史

図-17

ケース7（表-2）の学習結果

図-18

ケース8（表-2）の学習結果

図-19

ケース9（表-2）の学習結果- 12 -

国総研資料 No.1211

また，図-13と図-17～図-19が示すとおり，どの図（ケ

用する．この設定は，表-2のケース3に相当するものであース3，ケース7～9）においてもTrain LossとValid Lossのる．

顕著な乖離は見られず，過剰適合が発生している可能性

まず，グループAとグループBを比較すると，教師デー
タをグループAとする方が，Train PR-AUC，Valid PR-AUC，も低い．
以上のことから，ケース3とケース7～ケース9の間では，Train Loss，Valid Lossの全てが小さい結果となった．Loss

学習モデルに有意な違いは無いものと考えられる．すなは小さいがPR-AUCも小さいため，表-3だけではグルー

わち，ガウシアンフィルターのサイズが3行3列（3×3），

プAとグループBのどちらが良い教師データであるかは5行5列（5×5），10行10列（10×10），30行30列（30×

判断できない．

30）のいずれであっても，学習の結果に大きな影響は無

しかし，図-20を見ると，教師データをグループAとすい．そこで本研究では，ガウシアンフィルターのサイズ

る場合は，Train PR-AUCとValid PR-AUCに乖離が見られ，を便宜的に5行5列に設定して，これ以降の検討を進める．

過剰適合が発生している可能性がある．したがって，過剰適合の発生が懸念されるグループAよりも，グループB(3)

異なる教師データによる学習プロセスの結果を教師データとした方がより良い学習モデルを作成でき

表-1に示すとおり，本研究では，ノイズ率が1%未満のると評価できる．

グループAとノイズ率が1%以上のグループBの2種類のさらに，グループBとグループA＋Bを比較すると，教教師データを使用する．教師データをグループA，グル

師データをグループBとする方が，Train PR-AUC，Valid

ープB，グループA＋Bとした場合の学習プロセスの結果

PR-AUC，Train Loss，Valid Lossの全てが大きい結果となを表-3に示す．また，図-20及び図-21に，学習プロセス

った．PR-AUCは大きいがLossも大きいため，表-3だけの繰り返し回数（エポック）に対して，Train PR-AUC，ではグループBとグループA＋Bのどちらが良い教師デー

Valid PR-AUC，Train Loss，Valid Lossの4つの指標がどうタであるかは判断できない．

変化するかを示す．図-20は教師データがグループA，図-21は教師データがグループBの結果である．教師データ

表-3

がグループA＋Bの結果は，図-13（表-2のケース3）とし教師
データ
ｸﾞﾙｰﾌﾟA
ｸﾞﾙｰﾌﾟB
A＋Bて掲載済みである．
学習プロセスで使用する各種パラメータは，前項の検討結果から，どの教師データを使用する場合でも，ガウ

異なる教師データによる学習プロセスの結果
Train
Valid
Train
Valid
PR-AUC
PR-AUC
Loss
Loss
0.78
0.85
0.84

シアンフィルターのサイズは5行5列，DnCNNの層数は11層，フィルターサイズは3行3列，フィルター数は128を採

図-20

教師データがグループAの場合の学習結果- 13 -

0.70
0.85
0.83

0.01
0.04
0.03

0.01
0.05
0.04

ICT 浚渫工におけるマルチビーム測深データを対象とした深層学習によるノイズ処理の検討/辰巳大介・小川雅史

図-21

教師データがグループBの場合の学習結果

また，図-21及び図-13を見ると，グループBとグルー

はデータ数の多いグループA＋Bを教師データとして学

プA＋Bのどちらにおいても過剰適合が発生している可習した方が，推論の精度が高いと評価できる．

能性は小さい．以上のことから，学習プロセスの結果の第3に，ノイズ判定閾値に着目する．一部の例外は見らみでは，グループBとグループA＋Bのどちらが良い教師

れるが，基本的にノイズ判定閾値を90%から70%，50%

データであるかを判断することは難しい．

へ下げるほど，適合率は低下し，認識率は増大する．ノイズ判定閾値が低いと，ノイズの検出漏れは少なくなる(4)

推論プロセスの精度検証結果

が，ノイズとして判定するものに誤りが多くなるためと前項で説明した，教師データをグループA，グループB，解釈できる．なお，適合率の低下よりも認識率の増大のグループA＋Bとする場合の学習プロセスで作成された方が顕著であるため，ノイズ判定閾値を下げると結果と学習モデルについて，推論プロセスの結果を表-4及び表してF値が増大している．

-5に示す．表-4は推論プロセスの結果を適合率，認識率，

推論プロセスによるノイズ処理の結果を，図-22と図F値で評価したものであり，表-5は表-4の適合率，認識率，-23に示す．図-22はテストデータA（TA-1）に対するノ

F値の算定根拠となったTP，FP，FN，TNを整理したもの

イズ処理の結果，図-23はテストデータB（TB-1）に対すである．学習モデルでノイズ処理を行った対象は，表-1

るノイズ処理の結果である．図-22及び図-23は，今回ののテストデータA（TA-1）とテストデータB（TB-1）で検討で最も推論精度が高いと評価できる，教師データにある．テストデータAはノイズ率が0.34%と小さく，テス

グループA＋Bを使用し，ノイズ判定閾値を90%とする場

トデータBはノイズ率が3.68%と大きい．

合の結果である．両図とも，左上に水深，右上にTP（赤まず，推論プロセスの対象となるデータに着目する．

点），左下にFP（緑点），右下にFN（青点）を図化して教師データの種類によらず，テストデータBを推論するいる．TPとFNを足し合わせると，真のノイズの分布図に方がテストデータAを推論するよりも，適合率及び認識なる．

率が高いことから，ノイズ率の大きい測深データの方が図-22及び図-23のどちらにおいても，真のノイズのう

推論の精度が高い．すなわち，ノイズを正確に判別しやち推論プロセスで正常水深と判定しノイズとして検出ですいと評価できる．

きなかったデータ（FN）は，TPと同じ位置に分布してい次に，教師データの種類に着目する．教師データをグる．一方，実際は正常水深であるのにノイズとして誤判

ループB又はグループA＋Bとする方が，教師データをグ定されたデータ（FP）は，TPと同じ位置には分布せず，

ループAとするよりも，適合率及び認識率が高い．ただ特定の地点に偏在している．FPの分布と水深の分布を比し，テストデータAを推論する場合は，グループB又はグ較すると，FPは水深が深く海底地形が急変しているとこ

ループA＋Bの方がグループAよりも適合率は高くなるが，ろに多く発生していると評価できる．

認識率は同程度である．ノイズ率の大きいグループB又- 14 -

国総研資料 No.1211

表-4

推論プロセスの精度検証結果（適合率，認識率，F値）

テストデータA
ノイズ判定閾値
教師データ
グループA

教師データ
グループB

教師データ
A＋B

90%

テストデータB

70%

50%

90%

0.443

0.464

0.472

0.963

0.945

0.929

認識率

0.239

0.308

0.359

0.351

0.415

0.453

F値

0.311

0.370

0.407

0.514

0.576

0.609

適合率

0.662

0.634

0.597

0.997

0.991

0.980

認識率

0.226

0.300

0.357

0.555

0.579

0.591

F値

0.337

0.408

0.447

0.713

0.731

0.737

適合率

0.787

0.776

0.746

0.997

0.991

0.981

認識率

0.192

0.267

0.313

0.561

0.583

0.593

F値

0.308

0.398

0.441

0.718

0.734

0.739

推論プロセスの精度検証結果（TP，FP，FN，TN）

テストデータA
ノイズ判定閾値

教師データ
グループB

教師データ
A＋B

50%

適合率

表-5

教師データ
グループA

70%

90%

テストデータB

70%

50%

90%

70%

50%

TP

17,463

22,466

26,177244,205

288,845

315,189

FP21,96925,91729,3339,441

16,851

24,027

FN

55,53950,53646,825452,309407,669

381,325

TN

21,495,802

21,491,854

21,488,438

18,234,063

18,226,653

18,219,477

TP

16,47521,926

26,050386,311403,309411,483

FP

8,412

12,657

17,600

1,154

3,721

8,242

FN

56,52751,076

46,952

310,203

293,205

285,031TN

21,509,359

21,505,114

21,500,171

18,242,350

18,239,783

18,235,262

TP

13,997

19,52322,859390,758

405,793

413,139

FP

3,778

5,620

7,793

1,218

3,707

7,898

FN

59,00553,47950,143

305,756

290,721283,375

TN21,513,993

21,512,151

21,509,97818,242,286

18,239,797

18,235,606- 15 -ICT 浚渫工におけるマルチビーム測深データを対象とした深層学習によるノイズ処理の検討/辰巳大介・小川雅史

図-22

テストデータAに対するノイズ処理の結果（左上：水深，右上：TP，左下：FP，右下：FN）- 16 -

国総研資料 No.1211

図-23
(5)

テストデータBに対するノイズ処理の結果（左上：水深，右上：TP，左下：FP，右下：FN）
表-6が示すとおり，テストデータAよりもテストデー

推論プロセスの計算所要時間の計測結果

タBの推論プロセスの方が，計算所要時間が長い．ただ推論プロセスの計算所要時間の計測結果を，表-6に示し，最長でも28分で推論プロセスを完了している．

す．推論プロセスには，CPUの動作周波数が3.70GHz，
実装RAMの容量が16.0GBの性能を持つ，汎用的な計算機を使用した．
表-6

考察

(1)

教師データ

学習プロセス及び推論プロセスの精度検証結果から，推論プロセスの計算所要時間の計測結果
テストデータA

ノイズ
判定閾値
ｸﾞﾙｰﾌﾟA
ｸﾞﾙｰﾌﾟB
A＋B

3.3

テストデータB

ノイズ率の小さいグループAよりも，ノイズ率の大きい

90%

70%

50%

90%

70%

50%

グループB又はデータ点数が大きいグループA＋Bを教師

11分
11分
14分

11分
11分
14分

11分
11分
14分

19分
20分
28分

20分
20分
28分

19分
20分
28分

データに使用した方が，推論の精度は高く，過剰適合も発生しづらいことが明らかになった．
本研究の結果のみでは，教師データのノイズ率が大きいことと，教師データのデータ点数が多いことの，どちらが，学習プロセス及び推論プロセスの精度向上に寄与- 17 -ICT 浚渫工におけるマルチビーム測深データを対象とした深層学習によるノイズ処理の検討/辰巳大介・小川雅史

しているかは不明である．また，ノイズの多い・少ない

われる．しかし，上述のとおり，航行安全の観点からは，の分界点をノイズ率1%とすることの妥当性，十分な精度認識率の向上よりも適合率を最大化することが重要（安を達成するのに必要な教師データのデータ点数は明らか全側）であるので，原則として，ノイズ判定閾値は高いになっておらず，今後の検討が必要である．

水準に設定する方が良いと評価できる．

(2)

(3)

推論精度

表-4に示すとおり，本研究ではF値が最大で0.739とな

計算所要時間本研究で推論の対象としたテストデータBについては，り，その時の適合率は0.981，認識率は0.593である．すな

ICT浚渫工の受注者アンケートの結果，データ解析時間

わち，ノイズ処理プログラムがノイズと判定する測深デが10時間という回答を得た．また，測深データのノイズ

ータは，約98%の確率で真のノイズである．一方，真の処理に従事する海洋調査関係企業へ別途ヒアリングした

ノイズのうち，ノイズ処理プログラムが検出できるのは結果，測深データのデータ解析時間のうち，ノイズ処理約59%であり，残り41%のノイズは検出できていない．

が占める割合は約80%であるという回答を得た．

したがって，ノイズ処理プログラムの実行のみでは，以上のことから，テストデータBについて，手動のノ現行の手作業によるノイズ処理と同等の精度を保証する

イズ処理作業に要した時間は，約8時間（約480分）と見ことは困難である．このため，ノイズ処理プログラムで積もることができる．
したがって，テストデータBに限れば，ノイズ処理時

一度ノイズ処理を行った後，ノイズと判定されていない
測深データを中心に検出漏れのノイズが無いか，技術者間は現行の手作業の約480分に対して，深層学習によるノが手作業で精査することが必要である．換言すれば，深

イズ処理プログラムでは28分まで短縮可能と評価できる．

層学習によるノイズ処理プログラムは，手作業によるノ

しかし，前項で説明したとおり，深層学習によるノイイズ処理の対象範囲を絞り込むためのスクリーニングとズ処理プログラムを実行した後，技術者が手動・目視でいう活用が考えられる．

再精査する必要があるので，推論プロセスの計算所要時
間に，技術者による再精査の作業時間を上乗せする必要

図-24は，局所的な浅所のノイズ処理の模式図である．

があることに留意しなければならない．

左が手動によるノイズ処理であり，黄色の枠内に浅所が残っている．一方，右は深層学習によるノイズ処理プロ

また，ノイズ処理の対象となる測深データ，ノイズ処

グラムの推論結果であり，黄色の枠内の浅所をノイズと理を行う技術者の技術力等によっても，ノイズ処理時間

して誤判定し除去している．これはFPの状況に該当し，は大幅に変化する可能性がある．ノイズ処理プログラム

本来残すべき浅所をノイズとして除去しているので，航による作業時間短縮効果は，今後さらなる精査が必要で

行安全上，危険な結果である．したがって，航行安全のある．

観点からは，FPを最小化し，適合率を最大化するような学習モデルが望ましい．
ノイズ判定閾値を90%から70%，50%へ下げるほど，適合率は低下するが，認識率は向上する．スクリーニングの効果を上げるためには，ノイズ判定閾値を低く設定し，認識率を向上させて，検出漏れを減らすことが有効と思

図-24

局所的な浅所のノイズ処理の模式図（左：手動によるノイズ処理，右：深層学習によるノイズ処理）- 18 -

国総研資料 No.1211

4. おわりに
4.1

して作成したものである．

主要な結論（2022年6月2日受付）

本研究では，深層学習により自動的にノイズ処理を行うプログラムを開発した．開発したプログラムの特徴は，謝辞

マルチビーム測深データを画像データとして取り扱うこアンケートデータ及びマルチビーム測深データをご提とにより，汎用的な計算機で推論プロセスを実行可能な供いただいた国土交通省港湾局及び各地方整備局，また点である．

ヒアリングにご対応頂いた（一社）海洋調査協会会員企業の関係各位に，ここに記して深甚なる謝意を表する．

開発したノイズ処理プログラムの精度検証を実際の浚渫工の測深データで行った結果，下記の主要な結論が得
られた．

参考文献

・教師データは，ノイズ率が小さい測深データよりも，

1)

国土交通省港湾局：港湾におけるi-Construction推進

ノイズ率が大きいもの又はデータ点数が多いものの方

委員会第4回資料，pp.61-62，2022.

が，推論精度が高くなる．

https://www.mlit.go.jp/kowan/content/001481664.pdf

・推論の精度は，F値が最大となる条件で，適合率0.981，（最終閲覧日2022年6月2日）
2)

認識率0.593である．認識率が低いため，開発したノイ

国土交通省港湾局：港湾におけるICT導入検討委員
会第7回資料，pp.13-22，2019.

ズ処理プログラムは，手作業によるノイズ処理を完全に代替することは困難であるが，手作業によるノイズ

https://www.mlit.go.jp/common/001274017.pdf （最終処理の対象範囲を絞り込むためのスクリーニングとい

閲覧日2022年6月2日）
3)

う活用が考えられる．

楠勝浩：浅海用ナローマルチビーム音響測深機のデータを海図に採用するために，海洋調査技術，第4・汎用的な計算機を用いた場合でも，推論プロセスは30

巻，1号，pp.39-46，1992.

分以内に完了可能である．同じ測深データを手作業でノイズ処理した場合は約480分を要するので，ノイズ処

4） 巻俊宏，浅田昭：マルチビーム測深データの動揺補

理時間を短縮できる可能性が高い．しかし，深層学習

正とノイズ除去に関する研究，海洋音響学会誌，によるノイズ処理プログラムを実行した後も，手作業

Vol.31，No.1，pp.28-38，2004.
5)による再精査が必要であるので，ノイズ処理プログラ住吉昌直，栗田洋和，安原徹，橋本崇史，小川遥，ムによる作業時間の短縮効果は慎重に判断しなければ

長澤亮佑，長野勝行，吉澤信，眞保智彦，秋山裕平：ならない．

マルチビーム水深測量成果におけるCUBE水深の採・航行安全の観点からは，浅所をノイズとして誤って除用について－海外水路機関における最適化の事例

去しないことが最優先である．このため，ノイズ判定

紹介，海洋情報部研究報告，第58号，pp.66-79，2020.
6)

閾値を高く設定し，認識率の向上よりも適合率を最大

長田康輝，辰巳大介，坂田憲治：ICT浚渫工の生産性向上に向けた出来形測量・水路測量の作業効率化化する学習モデルが望ましい．

に関する検討，国土技術政策総合研究所資料，第4.21200号，32 p.，2022.

今後の課題
7)

本研究では，学習プロセスの各種パラメータの設定，

Le Deunf, J., Nathalie, D., Thierry, S., François, G.,

教師データの作成方法，推論プロセスの精度検証，計算

Etienne, J., Lucas, V., and Romain, B.: Outlier Detection

所要時間等について，一定の結論を得ることができた．

for Multibeam Echo Sounder (MBES) Data: From Past
to Present, IEEE OCEANS, pp.1-10, 2019.

しかし，本研究で得られた結論が，多種多様な測深デ8)ータについて同様に成立するかは更なる検討が必要であStephens, D., Smith, A., Redfern, T., Talbot, A.,り，開発したノイズ処理プログラムの適用事例を蓄積すLessnoff,

A.,

and

Dempsey,

K.:

Using

Three

ることが重要である．

Dimensional Convolutional Neural Networks for
Denoising Echosounder Point Cloud Data, Applied

また，施工現場の出来形計測等で実際に使用すること

Computing and Geosciences, Vol.5, pp.1-10, 2020.

を考えるならば，提出資料や審査項目等の運用に係る詳9)細を検討することが必要である．
なお，本資料は，既投稿論文13）に基づいて加筆・補足

Zhang, K., Zuo, W., Chen, Y., Meng, D., and Zhang, L.:
Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of- 19 -ICT 浚渫工におけるマルチビーム測深データを対象とした深層学習によるノイズ処理の検討/辰巳大介・小川雅史

Deep CNN for Image Denoising, IEEE Transactions on
Image Processing, Volume 26, Issue 7, pp.3142-3155,
2017.
10)

Nair, V., and Hinton, G. E.: Rectified Linear Units
Improve Restricted Boltzmann Machines, Proceedingsof the 27th International Conference on Machine
Learning, pp.807-814, 2010.

11)

Liu, L., Jiang, H., He, P., Chen, W., Liu, X., Gao, J., andHan, J.: On the Variance of the Adaptive Learning Rateand Beyond, 8th International Conference on Learning
Representations, 2020.
https://openreview.net/pdf?id=rkgz2aEKDr（最終閲覧日2022年6月2日）

12) He, K., Zhang, X., Ren, S., and Sun, J.: Delving Deep
into Rectifiers: Surpassing Human-level Performanceon Imagenet Classification, Proceedings of the IEEE
International

ConferenceonComputer

Vision,pp.1026-1034, 2015.
13)

小川雅史，辰巳大介：ICT浚渫工におけるマルチビ
ーム測深データを対象とした深層学習によるノイズ処理の検討，土木学会論文集B3（海洋開発），78
巻，2号，2022（印刷中）.

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No. 1211
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July 2022©国土技術政策総合研究所

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浚渫工におけるマルチビーム測深データを対象とした深層学習によるノイズ
ICT
処理の検討

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