Study for Floating Obstacles Detection by Shipboard Cameras

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K04956
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 24020:Marine engineering-related
• Research Institution: National Institute of Maritime, Port and Aviation Technology
• Principal Investigator: Kobayashi Mitsuru 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)
• 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)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 自動運航船 / 航海支援 / 物体検知 / 画像処理 / 見張り

Outline of Final Research Achievements

We have created a system that detects floating obstacles from camera images. The system is intended to be installed on autonomous navigation vessels and aims to detect obstacles with various shapes that cannot be detected through supervised learning.
Obstacles that need to be avoided have the characteristic of not being widely dispersed and existing continuously over time, in contrast to non-obstacles such as ripples that do not require avoidance. We have developed an algorithm that utilizes such characteristics to detect obstacles by inputting time-series images.
As a result, without the need for prior training, the system was able to detect images of radio-controlled boats and stumps with a resolution of about 50 pixels per side. This is equivalent to detecting a flagpole (60cm on a side) associated with fishing gear from 150 meters away.

Free Research Field

情報工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

船員不足や安全運航、省力化の観点から近年は自動運航船、遠隔運航船、自動避航等の技術が盛んに研究開発されている。機械による他船検出は主にレーダー、AIS（自動船舶識別装置）、カメラが利用される。カメラによる他船検知は船の形状を学習させた検出器によって画像から検出されるが、その他の筏や流出貨物、遊泳者などの避航すべき障害物は多様な形状をもつため事前形状学習ができず、しかしレーダーでも検知できない。これらを無視して自動運航船を就航させることは人命にも関わる。
本件では障害物は時間的に継続するという特徴を用い、50画素程度の障害物を時系列画像から非学習的手法により検出するシステムを作成した。