2013 Fiscal Year Annual Research Report
沿岸部を対象にしたカメラと画像処理による異常行動監視システム
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23510210
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| Research Institution | Oshima National College of Maritime Technology |
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Principal Investigator |
岡村 健史郎 大島商船高等専門学校, その他部局等, 教授 (60194388)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡宅 泰邦 大島商船高等専門学校, その他部局等, 教授 (70413838)
吉岡 信和 国立情報学研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 准教授 (20390601)
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| Keywords | 自動監視 / 移動物体検出 / サーマルカメラ / 夜間監視 |
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| Research Abstract |
高齢化と過疎化が進む地方の漁港や養殖場において、漁具の盗難、密漁などの犯罪や事故が多発している。本研究はこのような問題に対処するため、漁港などの領域に侵入してくる物体を、カメラ画像を用いて昼夜を問わず自動的に検出・追跡し、物体の識別と異常行動の判別を行うことが出来る監視システムの構築を行っている。
昨年度、赤外線ライトなどを必要とせず、天候にも左右されず、常時、湾岸付近を撮影しこれを記録することのできるサーマルカメラを設置し、典型的な地方の漁港である周防大島町小松港を24時間365日観測し記録できる態勢を整えた。サーマルカメラは近年急速に高性能になるとともに低価格化が進み、セキュリティの分野で非常に注目を集めている。一方、サーマルカメラの画像は一般の可視光線カメラに比べ解像度も低く、濃淡画像であるため得られる情報量も少ないといった欠点もある。
今年度は、様々な時間や天候のもので得られたサーマルカメラからの画像に対して、精度良く進入物体を3次元空間上で検出・追跡を行った。このための手法として、サーマルカメラから得られる画像を小ブロックに分割し、ブロック毎に固有空間を作成し検出を行うことで精度の向上を図った。さらに、カメラキャリブレーションを行い、検出対象物体の3次元上での位置、移動速度、さらには大きさを精度良く検出できるようにした。これらの処理により本研究の最終的な目的である、海面を含む湾岸領域において、昼夜や天候を問わずに進入物体を、精度良く検出・追跡することが可能になった。
以上の研究成果に加え、進入物体の行動が異常かを判定することが可能になった。昨年度は、ビデオカメラの画像を用いて複数物体の挙動を対象に異常行動の判定を行った。今年度は、サーマルカメラから得られる濃淡画像を対象に異常行動の判定が可能であることを確認した。
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