| 研究課題/領域番号 |
21K11934
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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61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 長岡技術科学大学 |
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研究代表者 |
岩橋 政宏 長岡技術科学大学, 工学研究科, 教授 (30251854)
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| 研究分担者 |
原川 良介 長岡技術科学大学, 工学研究科, 助教 (20787022)
峯脇 さやか 弓削商船高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (20435473)
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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 |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 信号処理 / 画像処理 / デノイジング / ビッグデータ / 自動診断システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
河川監視カメラやドライブレコーダー等のモニタリング映像による様々な自動診断システムが開発されている．汎用的なカメラ映像では，夜間や日陰等の暗い画像領域（暗領域）では模様が見えにくく，降雨時の流水の様子，車両ナンバーや人影などの確認が困難となる．ガンマ補正などのトーンマッピング（TM）を施すことで，明るい画像に変換できる．しかし，カメラ内のCCDで発生するノイズをTMが増幅するため，暗領域模様の視認性が著しく低下する．本研究では，研究代表者らのノイズバイアス補正法を深化させることで，暗領域模様の顕在化に特化した環境モニタリングのための超高速デノイジング技術を実現する．
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| 研究実績の概要 |
2022年度は，「研究の目的」および「研究実施計画」に示した【項目1：事前知識なしでノイズバイアスを補正する理論を確立する】・【項目2：ノイズの発生モデルをインターネット上のビッグデータから推定可能とする】・【項目3：河川防災や道路メンテナンス等を目的とする自動診断システム上に提案手法を実装する】を実施した．項目1については，ノイズが重畳した画像に明るさ補正（トーンマッピング）を施すことで生じるノイズバイアスの補正理論を深化させた．具体的には，夜間画像を対象として，理想画像が得られない状況においても，ノイズバイアスを補正可能とする理論を構築した．この理論は，項目3において夜間カメラ監視システムを実装するために活用可能である．項目2については，誤ったラベル（ノイジーラベル）が混在する状況においても，高精度な深層学習を実現する技術を深化させた．具体的には，2021年度に構築したノイジーラベル環境下の画像分類技術を拡張し，新たにクロスモーダル検索(画像とテキストを横断した検索)を可能とした．提案技術は，深層学習の記憶効果に基づきノイジーラベルを修正しながら，画像とテキストの共通表現を獲得可能とする．項目3については，環境モニタリングの実例として，冬季の道路交通をターゲットとし，Hawkes過程を用いた雪害イベントの予測モデルの構築に成功した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の研究計画の通り，項目1・2の理論構築に成功した．さらに，2023年度に実施予定の項目3についても，一部の内容を先行して実施した．得られた成果をまとめて，査読付き論文誌(1編)・査読付き国際会議(1件)・国内学会(2件)において，発表を行った．
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| 今後の研究の推進方策 |
2023年度は，当初の研究計画の通り，項目2・3の理論構築と有効性検証を行う予定である．
さらに，本研究の総括として，項目1～3に関する成果を積極的に学術論文誌や国際会議等で発表することを目指す．
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