国内車両の全方位無欠検出を実現する学習用データセットと検出モデルに関する研究

Research Project

Project/Area Number	25K07973
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
Research Institution	National Institute of Technology (KOSEN), Kure College
Principal Investigator	平野旭呉工業高等専門学校, 電気情報工学分野, 准教授 (60594778)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2027: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000) Fiscal Year 2026: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000) Fiscal Year 2025: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Keywords	交通量調査システム / 物体検出
Outline of Research at the Start	web上で公開されている物体検出器は，車両を水平から撮影した画像データで学習しているため，車両を見下ろす角度で検出を試みると問題が生じる．また，画像データのほとんどが海外製の車両であるため，独特な形状の日本製車両や，特殊なボディーカラーの車両を検出できない問題を抱えている．本研究では，日本製車両の高精度検出器の構築と，質の高い「日本製車両のオープン画像データセット」の構築を行う．