| Project/Area Number |
20K11790
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
SONG Tian 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 准教授 (10380130)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
島本 隆 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (20170962)
片山 貴文 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 助教 (70848522)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | Video coding / 自動運転 / Image Analysis / Video segmentation / VVC / Blockchain / 画像認識 / ブロックチェーン |
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| Outline of Research at the Start |
車両単体が複雑多様な環境を正しく認識するため、様々な定置センサーを活用した情報共有システムが有効である。従って、最先端の情報、通信技術を総合的に利用し、自動運転の実現に向けた新たなフレームワークの開発が急務となる。本研究は、5G環境における自動運転を支援するための高安全性フレームワークを提案し、信号機に装備した高機能イメージセンサーを用いた画像解析システムを開発し、自動運転車両を支援する。
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| Outline of Final Research Achievements |
We proposed a blockchain-based system to enhance security and various algorithms to improve recognition efficiency at intersections for autonomous driving assistance systems. An original dataset specifically dedicated to intersections in Japan is constructed. We further improved the recognition performance compensation method between multiple cameras installed at intersections to achieve high recognition performance. For the video coding approach, a method utilizing VVC was devised by using the background invariance and day-night image characteristics of intersection footage.
Since image segmentation in intersection footage can contribute to recognition performance, a dataset specifically tailored to intersection footage was created, enabling high-speed and high-performance segmentation of vehicles and pedestrians, sidewalks, and roads. Furthermore, our research is concluded and published on several proceedings and transactions.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
次世代の自動運転の実用化に向け、多くの研究者が様々の技術を集結してその可能性を探っている。しかし、自動運転車に多数の高性能センサーを装着して数年をかけて学習を繰り返しても実用化まで達していない現実がある。車両単体が複雑多様な環境を正しく認識することが極めて困難であるため、既存のシステムに定置センサーを活用した情報共有システムを用いた補助システムが有効である。本研究は、最先端の情報、通信技術を総合的に利用し、自動運転の実現に向けた新たなフレームワークを提案した。さらに、この新しいフレームワークの構築に関わる重要な技術問題を洗い出し、複数の課題について有効な手法を提案した。
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