2023 Fiscal Year Annual Research Report
Study for Floating Obstacles Detection by Shipboard Cameras
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20K04956
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| Research Institution | National Institute of Maritime, Port and Aviation Technology |
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Principal Investigator |
小林 充 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, 海上技術安全研究所, グループ長 (10373416)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 圭二 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, 海上技術安全研究所, 研究員 (90734244)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 自動運航船 / 航海支援 / 物体検知 / 画像処理 / 見張り |
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| Outline of Annual Research Achievements |
＜今年度の研究成果＞昨年度構築した海上浮遊障害物を検出・トラッキングする手法についてアルゴリズムを改善して安定的に検出できることを確認した。査読論文を執筆し日本航海学会論文誌に掲載した。
この手法では半水没した障害物などの輪郭のぼやけた障害物画像などで検出できないという実用上の課題がある。これを改善することを目的に、深層学習の手法であるYOLOとLSTMを組み合わせてカメラ撮影動画から海上を徐々に移動する障害物を検出するネットワークモデルを数種類考案して学習させ、検出を試みたが、いずれに対しても検出結果が思わしくなく、これについては本研究課題での実現は断念した。
＜研究期間全体の成果＞海上ではレーダーやAISで捉えることのできない浮遊障害物があり、乗組員は目視でこれを発見しているが自動運航船では目視に代わる検出機能が必要である。カメラ画像を船影形状を学習させた深層学習検出器で検出させることが行われているが多様な形状をもつ浮遊物に対応することができない。そのため、形状学習を用いない他船検出のアルゴリズムを構築することを目的に研究を開始した。
海上浮遊障害物は①何らかの形状をもっており②局所的に存在し③連続的に存在し④ほとんど移動しない、という特徴があるためこれに対応した特徴点検出アルゴリズム、特徴点マッチングアルゴリズム、座標差の大きいマッチングリンクの削除、クラスタリング、トラッキングアルゴリズムの組み合わせで障害物を検出する手法を構築し実装した。画像サイズ50pixel程度のラジコンボートや切り株を安定的に検出できた。これは、ソデイカ漁の漁具に付随する旗竿（60×60cm、黒色）を約150m 先（画角30°かつ8192pixels の画像を処理した場合）で発見できる程度の能力であると考えられる。
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Research Products
(3 results)
