水中自動映像観測のための自己学習型ソーナー画像検出・追尾・識別手法の開発研究

• Project/Area Number: 24710182
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Social systems engineering/Safety system
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 前田 文孝 東京大学, 生産技術研究所, 特任助教 (80559930)
• Project Period (FY): 2012-04-01 – 2014-03-31
• Project Status: Discontinued (Fiscal Year 2012)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2014: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2013: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2012: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: 海洋音響 / 信号処理 / 国際情報交換 / 多国籍

Research Abstract

海中の災害後調査や海中構造物の経年変化に対する調査、及び形状識別等による海中物標識別の効率化を目的として、高分解能ソーナー映像における自己学習型の目標検出・追尾・画像識別技術を研究開発し、画質の悪い画像に対して自律的に高い画像識別率を維持する事が可能である事を明らかにするのが本研究の目的である。
最終年度は、前年度に引き続き、イメージングソーナーを投入しうる様々な環境状態と、そこで得られる映像データを取得した。また、それらの映像データを用いて形状識別を行うための識別器(ソフトウェア)を試作した。
伊豆半島伊東・下田付近にてイメージングソーナーを搭載した有索型無人探査海中ロボット(ROV)システムに識別器をインストールし、映像データ中の魚の形状や文字型についての識別が可能であることを確認し、研究目的に対する実現の見込みを得た。その際に、ROVに水中音響測位装置、GPS測位システムを連動させたROVナビゲーションシステムを開発し、ROVの探索情報をGISに記録させ、同時にGIS上にリアルタイムで表示させて、環境情報と形状識別データの同時収録を行うための統合ナビゲーションシステムを開発した。
また自律型移動プラットフォームによる上記の識別・追尾・計数に関する検証のための、自律航走型水上プラットフォーム(ASV)を試作設計し、構造設計について実現のめどを得た。同じく制御部において計画航走線上を極めて高い精度で直進できる操舵アルゴリズムを開発・実装してその航走性能についても問題ない事を確認した。