| Project/Area Number |
23K26336
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| Project/Area Number (Other) |
23H01642 (2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 25010:Social systems engineering-related
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| Research Institution | The Institute of Statistical Mathematics |
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Principal Investigator |
田中 未来 統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 准教授 (40737053)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
檀 寛成 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30434822)
伊高 静 東京理科大学, 創域理工学部経営システム工学科, 助教 (80776336)
高橋 翔大 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (20981773)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000)
Fiscal Year 2027: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2026: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2025: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
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| Keywords | 最適化 / 画像処理 |
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| Outline of Research at the Start |
屋外においてドローン等を用いて撮影した航空画像から有用な情報を得るためには, ドローンの振動や天候の影響を除去した上で, 視差の違いに注意しながら複数の画像をうまく繋ぎ合わせる必要がある. 本研究課題では, この問題を最適化問題としてモデル化し, 効率よく解くアルゴリズムを開発することを目指す.
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| Outline of Annual Research Achievements |
ドローンを用いた橋梁や山林の撮影に同行し, 空撮画像に生じるブレを除去することの重要性を明らかにした. ブレを推定するための問題を非凸最適化問題として, ブレを除去するための問題を凸最適化問題として定式化した. ドローンの航行速度とシャッタースピードから物理的にあり得る最大のブレを推定し, ブレを除去するための最適化問題の次元がわれわれが開発している最適化手法で解くことができる範疇に収まることを明らかにした. 同時に, 非凸非平滑最適化アルゴリズムに関する研究として, Bregman 型 DC アルゴリズムおよびその変種に関する理論研究, ならびにその画像処理への応用研究を行なった. さらに, 森林科学分野における空撮画像を利用した研究として, 病虫害被害木の検出および樹種の判別にも取り組んだ.
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究の技術的な基盤となる非凸最適化の理論研究およびその画像処理への応用に関する研究を進めることができた. また, 本研究の具体的な応用先として期待できる森林科学分野においても空撮画像を利用した研究を進め, 必要となる空撮画像の質と量を経験的に明らかにしつつある. また, 業者の空撮業務に同行することで実際の現場で発生する問題を明らかにし, 新たな問題設定を見出すことができた. さらに, ここで発見された問題を現実的な計算量で解くことができる見込みを得た.
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き, 非凸最適化の理論研究およびその画像処理への応用に関する研究を進める. また, 森林科学分野においても空撮画像を利用した研究を進める. また, 航空画像のブレを推定・除去する最適化手法について実装を行ない, 実際の画像を用いた計算機実験を行なう. また, それにより得られた画像をうまく繋げる方法についても検討を進める.
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