| 研究課題/領域番号 |
21K04592
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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25030:防災工学関連
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| 研究機関 | 芝浦工業大学 |
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研究代表者 |
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | レスキュー支援 / 被災者探索 / 人工知能 / 音声処理 / 画像処理 / スペクトラム画像 / 画像生成 / UAV / スペクトログラム画像 / 被災者の探索 / 救助支援システム / UAVカメラ画像 / 画像から人間認識 / 音声から人間認識 / ディープラーニングモデル設計 / 人体識別法 / 多重音からの音声の識別 / 映像からの人体識別 / ディープラ ーニング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ドローン等のUAV（遠隔操作航空機）は災害現場での被災者探索への活用が期待されている。しかしながら現在は、画像データを本部に送付し解析すること等により探索が行われており時間がかかる。また、人体の一部画像からの判断が難しいなどの課題がある。そこで、画像と音声を相補的に利用して、リアルタイムで自動的に被災者探索を可能とするUAVを実現するための技術基盤の開発が主な研究概要である。
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| 研究成果の概要 |
本研究計画では、画像と音声の相補的利用による災害地の被災者探索用UAVの開発に取り組んできた。画像を用いた被災者探索では、空中からUAVカメラで撮影される画像から人体の認識および人体の一部の認識を行う手法を提案することで、被災者を検出した。また、音声による探索では、UAV搭載マイクで取得されるＵＡＶのプロペラ音に人間の声が混ざっているかを認識することで、被災者を検出した。これらの取り組みは主に機械学習および深層学習モデルの提案によって行った。提案手法は実用化レベルに近づいており、これまでの研究成果として、Q1（上位25%）レベルの国際学術雑誌での公開5件を含め、多くの論文で公開してきた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本計画の画像による探索では、空撮画像に被災者の全身がはっきりと映っている場合だけでなく、人体の一部が小さく映っている場合でも被災者が検出可能なAIに基づいた手法を提案し、空撮画像からの被災者検出の性能を向上させた。また、音声による探索では、UAV搭載のマイクで取得した音声に混ざった人間の声を検出することで、被災者の把握を行った。マイクで取得した音声とAIが生成したUAV音声との差異から人間の声を検出、そのマイクで取得した音声のスペクトラム画像から人間の声を検出することを検討した。これらの新規手法は性能が高く、実用化に近づいており、災害地だけでなく、他の場面での空中からの人間捜索に応用できる。
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