• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

道路の昼夜間における視界状況のエッジコンピューティングによる評価法の確立

研究課題

研究課題/領域番号 22KJ0072
補助金の研究課題番号 22J11626 (2022)
研究種目

特別研究員奨励費

配分区分基金 (2023)
補助金 (2022)
応募区分国内
審査区分 小区分22050:土木計画学および交通工学関連
研究機関北海道大学

研究代表者

八木 雅大  北海道大学, 大学院工学院, 特別研究員(DC2)

研究期間 (年度) 2023-03-08 – 2024-03-31
研究課題ステータス 完了 (2023年度)
配分額 *注記
1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
2023年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2022年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
キーワードエッジコンピューティング / 視界 / 教師無し数理モデル / 機械学習 / 再学習 / 冬期道路管理 / 視界不良 / 教師なし数理モデル / 映像解析
研究開始時の研究の概要

本研究では,エッジコンピューティングによる道路の昼夜間における視界状況評価のための映像解析理論の導出とエッジ同士の連携ネットワークの構築を目指す.具体的には,教師なし数理モデルと機械学習モデルを協調利用することで,映像を用いた網羅的な視界状況の評価を実現する.また,各エッジにおいて,自身が保持するものとは性質が異なるデータのみを他のエッジから直接的に獲得可能とすることで,広範囲に表現可能な映像解析モデルを高効率に実現する.本研究で提案する映像解析理論とエッジコンピューティング技術は,データの伝送や保存の容量を削減しながら,視界状況の一日をとおした評価が可能な道路管理システムの実現に貢献する.

研究実績の概要

本研究では,「道路の昼夜間における視界状況のエッジコンピューティングによる評価法の確立」に取り組んでいる.本研究は2年間で計画しており,次の【フェーズ1】と【フェーズ2】を明らかにする.
【フェーズ1】教師なし数理モデルと機械学習モデルを協調利用する映像解析手法の導出
【フェーズ2】映像解析モデルの自動更新を可能とするエッジ同士の連携ネットワークの構築
昨年度には,【フェーズ1】を特に進めた.具体的には,2 次元フーリエ変換による教師なし数理モデルとテンソル補完による機械学習の基礎的アプローチを導入した視界評価手法を提案した.また,【フェーズ2】にも一部先行着手しており,具体的には,他のエッジから獲得したデータに基づき映像解析モデルを更新可能とする手法を導出した.
2023年度は,当初の予定どおりに,【フェーズ2】に取り組んだ. 2023年度にはまず,昨年度に導出した手法を発展させ,自身とは異なるエッジで駆動するニューラルネットワーク(以降,NN)から重み行列の一部を自身のNNに転移して学習する新たな再学習の方法を導出し,他のエッジが持つ知識を活用したモデルの更新を可能とした.この成果は,査読付き国際会議で発表を行っている.次に,データを獲得するエッジを選択する手法の導出に取り組んだ.具体的には,NNの中間層から出力される値の類似度に基づいてエッジを選択する手法を導出し,映像解析モデルの更新に有効なデータを有するエッジを選択可能とした.この成果は,査読付きの論文誌に採択されている.
また,2023年度には,【フェーズ1】について,映像から視界状況を評価するアルゴリズムを小型コンピュータに実装し,視界評価の計算に必要な時間を求めることで,実現可能性を確認した.実験結果より,実利用可能な時間での計算が可能であることを確認した.この成果は,査読付き国際会議でデモ発表を行い受賞している.

報告書

(2件)
  • 2023 実績報告書
  • 2022 実績報告書
  • 研究成果

    (5件)

すべて 2023 2022

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (4件) (うち国際学会 3件)

  • [雑誌論文] 道路空間を観測するエッジAIの類似度を用いた再学習のためのエッジ選択手法2023

    • 著者名/発表者名
      植西 康太,八木 雅大,高橋 翔,萩原 亨
    • 雑誌名

      AI・データサイエンス論文集

      巻: 4 号: 3 ページ: 619-628

    • DOI

      10.11532/jsceiii.4.3_619

    • ISSN
      2435-9262
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] A Note on Discriminator Updating Method based on Weights of Other Models and its Verification2023

    • 著者名/発表者名
      Kota Uenishi, Masahiro Yagi, Sho Takahashi, Toru Hagiwara
    • 学会等名
      2023 International Conference on Consumer Electronics - Taiwan (ICCE-Taiwan)
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] An In-vehicle Edge Computing System for Monitoring Nighttime Winter Road Visibility2023

    • 著者名/発表者名
      Masahiro Yagi, Ryo Sato, Sho Takahashi, Toru Hagiwara
    • 学会等名
      2023 IEEE 12th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Improvement of Nighttime Visibility Estimation Based on Spatio-Temporal Correlation in Videos2023

    • 著者名/発表者名
      Masahiro Yagi, Sho Takahashi, Toru Hagiwara
    • 学会等名
      International Workshop on Advanced Image Technology 2023
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] パラメータ置換による識別器更新とその効果に関する検討2022

    • 著者名/発表者名
      植西 康太,八木 雅大,高橋 翔,萩原 亨
    • 学会等名
      令和4年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書

URL: 

公開日: 2022-04-28   更新日: 2024-12-25  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi