| 研究課題/領域番号 |
21K11949
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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 | 久留米工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
松島 宏典 久留米工業高等専門学校, 制御情報工学科, 准教授 (60413879)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 道路損傷認識 / 地図作成 / 道路損傷検出 / 自己学習機能 / 自己位置推定 / 車載スマートビジョン / 地図更新 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
道路損傷の簡易的な点検手法に関する研究が盛んに行われている。しかし，様々な要因により教師データに存在しない現象が出現するため，高い検出精度を維持することは難しい。さらに，検出された損傷箇所の保存法や運転への利活用も課題となっている。
そこで，本研究では，道路の損傷情報をダイナミックマップに反映させることのできるスマートビジョンシステムを開発する。このシステムは，損傷箇所の経年変化や環境変化に対応するため，既存のラベル付き教師データを活用しつつ，損傷箇所の検出結果を新たに学習して教師データとして活用する機能を備えたものである。
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| 研究成果の概要 |
本研究では，道路損傷情報をダイナミックマップに反映させることのできるスマートビジョンシステムの開発を目的とした。まず，既存のラベル付けされた道路損傷の学習データを活用しつつ，未知の撮影データに対して自動でラベル付けを行いながら，道路損傷認識を行うシステムを開発した。次に，Visual SLAM技術利用の際に，移動物を除去することにより，マップ作成の精度向上を実現するシステムを開発した。また，物体候補領域の検出を教師なし学習を改善することにより，物体検出精度を向上させる手法や，方位情報を利用してPnP問題を解く手法も併せて開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
道路損傷の点検手法において，既存のラベル付き教師データを活用しつつ，検出結果の新規のラベル付けデータを次学習の教師データとして活用する方法は，他のパターン認識研究でも応用できるため，重要な研究となる。これにより，交通量や自然環境が常に変化する環境においても，車両に搭載されたスマートフォンやドライブレコーダなどで道路を撮影することにより，道路損傷の簡易的な点検が可能となる。また，普段の防災・維持管理にも努めることができ，自然災害発生直後にも情報を迅速かつ的確に収集し，復旧や支援に必要不可欠な道路交通網を確保することが可能となる。
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