| 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 | Video coding / 自動運転 / Image Analysis / Video segmentation / VVC / Blockchain / 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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| 研究成果の概要 |
ブロックチェーンを用いて安全性を高めたシステムを提案し、交差点における認識効率を向上するための様々なアルゴリズムを提案した。日本の交差点に特化したデータセットを構築した。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。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。 交差点映像における画像分割が認識性能に貢献できるため、交差点映像に特化したデータセット作成し、走行車両、歩行者、歩道、道路を高速かつ高性能なセグメンテーションを実現した。また、研究成果を研究論文にまとめ、複数発表した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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