| 研究課題/領域番号 |
20K11790
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
宋 天 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)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | VVC / Blockchain / 自動運転 / 画像認識 / ブロックチェーン |
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| 研究開始時の研究の概要 |
車両単体が複雑多様な環境を正しく認識するため、様々な定置センサーを活用した情報共有システムが有効である。従って、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の開発が急務となる。本研究は、5G環境における自動運転を支援するための高安全性フレームワークを提案し、信号機に装備した高機能イメージセンサーを用いた画像解析システムを開発し、自動運転車両を支援する。
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| 研究実績の概要 |
本研究は次世代の自動運転の実用化に向け、5G環境における自動運転を支援するためのフレームワークを提案し、信号機周辺に設置する高機能イメージセンサーを用いた画像解析システムを開発し、自動運転システムの安全性を支援する。
実績としては、昨年度で解決したブロックチェーンの導入や、その導入に関するセキュリティ関連の問題以外に、交差点における認識効率を向上するための様々なシミュレーションを行なった。交差点でのデータ採取を行い、もっと豊富のデータセットを構築した。研究室で実施できる内容を検討し、交差点に設置した複数のカメラ間の認識性能の補完手法をさらに改善し、高い認識性能を実現した。提案手法と他の提案を比べても優れている手法を選別した。画像圧縮に関しては、VVCを用いて交差点映像の背景不変性と昼夜映像の特徴を利用した手法を考案した。この手法は圧縮効率の向上だけでなく、昼間と夜間の映像の特徴を精確に捉えた手法であるため、認識性能も優れている。
交差点映像における画像分割が認識性能に貢献できる研究成果が多く出ているため、交差点映像に特化したデータセット作成し、交差点の映像に対して、走行車両、歩行者、歩道、道路を高速かつ高性能なセグマンテーションを実現した。他の研究成果と比べ、交差点映像において優れている結果を示している。
また、研究成果を研究論文にまとめ、過去に参加しにくい国際会議にも積極的に参加し、複数発表した。
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