Shenglong Chen 研究室
主宰者：Shenglong Chen
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、衛星画像や街頭ビュー画像といった遠隔計測データとコンピュータビジョン技術を組み合わせ、都市の物理的構造と社会的特性を大規模に抽出・分析することを目指しています。特に建物の足跡データ（建物の輪郭）の自動抽出に注力しており、解像度の低いオープンソース衛星画像から深層学習モデルを用いて個々の建物を高精度に検出する手法を開発しています。ノイズが多いデータセットに対する弱教師学習の導入や、異なる地域の建築パターンに対応したモデルの最適化なども進めています。
さらに同研究室は、街頭ビュー画像から建築年代や構造の推定、土地価格の評価、人流トレンドの予測といった、都市計画や経済分析に実用的な情報を抽出する研究も展開しています。住民の主観的な街並み認識データを大規模に統合し、生成系のAIモデルを活用して街空間の改善案を視覚化する取り組みも行われており、技術と人間の知覚を融合させた都市分析を追求しています。これらの研究を通じ、限定的な人手をかけずに大規模で信頼性の高い都市地理情報データベースの構築に貢献しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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研究成果（24 件）
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2026.05.283
- DOI: https://doi.org/10.1177/02670836261426708
- DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2026.3697411
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2025.119152
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.biortech.2025.133064
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bej.2025.109740
- [2025] Street Space Quality Improvement: Fusion of Subjective Perception in Street View Image GenerationDOI: https://doi.org/10.1016/j.inffus.2025.103467
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2025.107244
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jece.2025.115517
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11665-024-09587-0
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- DOI: https://doi.org/10.1002/adfm.202470232
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.envpol.2024.125218
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.matlet.2024.137909
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss53475.2024.10641251
- DOI: https://doi.org/10.1080/22797254.2024.2374844
- DOI: https://doi.org/10.1002/adfm.202404760
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs15051362
- [2023] Label Freedom: Stable Diffusion for Remote Sensing Image Semantic Segmentation Data GenerationDOI: https://doi.org/10.1109/bigdata59044.2023.10386381
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106294
- DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2023.3237509
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss46834.2022.9884762
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.11.006
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss46834.2022.9883597
- DOI: https://doi.org/10.1145/3486640.3491395
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