画像処理技術を用いた着離棧操船支援

2014 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 26420825
• Research Institution: Hiroshima University
• Principal Investigator: 平田 法隆 広島大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (80181163)
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2017-03-31
• Keywords: 画像処理 / 俯瞰図 / 姿勢変化 / 着離棧操船

Outline of Annual Research Achievements

平成26年度の目標である，喫水やトリムの変化に対応した俯瞰図の作成のために，まず，ドック進水で船体が浮上する際の映像を，ボートデッキに設置した500万画素のカメラとマストに設置した130万画素のカメラを用いて，取得した。以前に試みたときはブリッジウィングから船体中央付近までであったが，今回はブリッジウィング付近から船首側水平線まで取得したので，舷側と岸壁との関係は船尾側を除き取得できた。
双方の浮上前の画像からずれのない俯瞰図を作成し，その変換パラメータを用いて浮上後の俯瞰図を作成すると，二つの画像にはずれが生じるので，そのずれの量から船首と船尾の高さ変化を検出した。
この時のカメラの設置位置，船体とドック，海面高さの位置関係は既知で有り，画像から検出した高さ変化と実際の浮上量を比較したところ，最大で1m程度の誤差が生じた。これは，岸壁上にある物体の影響を受けたためで，さらに，ロバストな手法を開発する必要があることがわかった。
次に，平成27年度以降に行うことにしていた，岸壁の認識と数値情報の取得について，俯瞰図の範囲が広く，高精度になったことによる影響を調査したところ，岸壁が認識できている場合は離隔距離の精度が向上していたが，従来の方法ではやはり誤検出が有り，フィルターによるノイズ除去などを用いると，誤検出を減らせることがわかった。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

平成26年度の目標を達成できていない部分があるが，平成27年度分を前倒ししているところもあるので，全体の進捗状況としてはおおむね順調と判断している。

Strategy for Future Research Activity

画像のずれの検出に用いているマッチング手法によってずれは精度良く検出されていたが，検出領域に高さのある物体があると誤差が生じるので，検出領域を現在の4点から増加させ，検出精度の向上を図る。
また，岸壁検出時のノイズフィルターも岸壁のおおよその位置や船体との角度を考慮することによって，精度を向上させる。