2023 Fiscal Year Final Research Report
An Autonomous Driving Assistance System on Intersection Using High-Performance Image Analysis
| Project/Area Number |
20K11790
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokushima |
|---|
Principal Investigator |
SONG Tian 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 准教授 (10380130)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
島本 隆 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (20170962)
片山 貴文 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 助教 (70848522)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | Video coding / 自動運転 / Image Analysis / Video segmentation |
|---|
| Outline of Final Research Achievements |
We proposed a blockchain-based system to enhance security and various algorithms to improve recognition efficiency at intersections for autonomous driving assistance systems. An original dataset specifically dedicated to intersections in Japan is constructed. We further improved the recognition performance compensation method between multiple cameras installed at intersections to achieve high recognition performance. For the video coding approach, a method utilizing VVC was devised by using the background invariance and day-night image characteristics of intersection footage.
Since image segmentation in intersection footage can contribute to recognition performance, a dataset specifically tailored to intersection footage was created, enabling high-speed and high-performance segmentation of vehicles and pedestrians, sidewalks, and roads. Furthermore, our research is concluded and published on several proceedings and transactions.
|
| Free Research Field |
動画像符号化、VLSI設計、AIアルゴリズム
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
次世代の自動運転の実用化に向け、多くの研究者が様々の技術を集結してその可能性を探っている。しかし、自動運転車に多数の高性能センサーを装着して数年をかけて学習を繰り返しても実用化まで達していない現実がある。車両単体が複雑多様な環境を正しく認識することが極めて困難であるため、既存のシステムに定置センサーを活用した情報共有システムを用いた補助システムが有効である。本研究は、最先端の情報、通信技術を総合的に利用し、自動運転の実現に向けた新たなフレームワークを提案した。さらに、この新しいフレームワークの構築に関わる重要な技術問題を洗い出し、複数の課題について有効な手法を提案した。
|
