2023 Fiscal Year Annual Research Report
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23H03384
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
山口 弘純 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (80314409)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 3次元点群 / 動画像 / センシング / 状況理解 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
マルチモーダル空間センサから得られる3次元点群や動画像からのオブジェクト検知、およびそれらの位置関係や意味的な依存・因果関係を導出するため，今年度は主に人物の物体のセグメンテーションを行う技術やセグメントの移動を動画像および3次元点群において把握する技術を創出した．人物の歩行シーンや屋内行動などにおいて，センサの移動や撮影角なども考慮した手法を複数創出している．それらにおいては，センサ方向の検知と補正を行いながら実現する技術を検討した．より具体的には，計算機能とセンサを一体化した小型可搬型LiDARを用い，移動時における向きや角度も考慮した手法や，そのデバイスを応用した転倒検知手法，またウェアラブルカメラを用いた人物認識手法などを開発している．さらに，次年度のシーン理解に向けて，マルチモーダル生成ＡＩを用いた3次元点群のシーン理解を試行し，シーン分類性能における一定の成果を得ている．これらの成果は，モバイル・パーベイシブ計算で著名な国際論文誌であるElsevierのPervasive and Mobile Computingや，IEEE Pervasive Computing Magazine への掲載を実現するなどしている．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の計画通りに進行している．今年度は3次元点群，動画像を共に対象とし，そのデータ内におけるオブジェクトの存在や移動，行動を理解する技術に焦点を当てるとともに，次年度に向けて生成ＡＩを利用したシーン把握の取組も開始している．それらの成果は著名国際論文誌や国際会議等で公表している．
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は検出オブジェクトの関係性に基づくシーン理解に挑戦する．これまでのオブジェクト検出の性能を向上させるとともに，より複雑なシーンにおける状況理解と要約技術について検討を始める．
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