| 研究課題/領域番号 |
23K11146
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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 | 鳥取大学 |
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研究代表者 |
岩井 儀雄 鳥取大学, 工学研究科, 教授 (70294163)
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| 研究分担者 |
西山 正志 鳥取大学, 工学研究科, 教授 (20756449)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2023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 | オンライン学習 / DLABM / 小物体検出 / マルチスケール解析 / 教師無しオンライン学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，屋外シーンにおいて小さな物体を検出する手法について研究開発を行う．特に，屋外シーンとして，道路の保守点検でのパトロールを想定した車載カメラからの映像を対象とする．道路上に発生する障害物としては，様々なものが考えられるが，本研究では，路肩付近のパトロール時に見落としやすい小さな物体を対象とする．障害物を事前に決めておくことは難しいため，大量の学習データや事前学習を必要とする深層学習や物体識別器の利用は困難なため，教師無しオンライン学習によりマルチスケールの背景生成モデルを構築して道路上の小さな障害物を検出する手法を開発する．
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| 研究実績の概要 |
本研究は，屋外シーンにおいて小さな物体を検出する手法について研究開発を行っている．特に，屋外シーンとして，道路の保守点検でのパトロールを想定した車載カメラからの映像を対象とした．道路上に発生する障害物としては，様々なものが考えられるが，道路中央付近に存在する障害物や，サイズの大きな障害物は点検時に容易に発見することが出来るため，本研究では，路肩付近に存在し，パトロール時に見落としやすい小さな物体を対象とする．このような状況では，障害物を事前に決めておくことは難しいため，大量の学習データや事前学習を必要とする深層学習や物体識別器の利用は困難である．
そこで，本研究では，教師無しオンライン学習により背景生成モデルを構築し，入力画像と生成された背景画像とを比較することで，道路上の障害物を検出する手法の開発を行っている．今年度は，我々が開発したDLABM-MAという背景のオンライン学習手法を，マルチスケール画像に対応させるための研究開発を行った．本研究でマルチスケールに対応させるためには，複数のDLABM-MAを同時に実行する必要があり，
DLABM-MA の処理速度を向上させることが必要である．また，物体検出部分を改良する必要があるため，マルチスケールで並行して複数のDLBM-MAの処理が行えるようにした．
また，この成果を第25回IEEE広島支部学生シンポジウムにて発表したところ，最優秀研究賞を受賞した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
処理の高速化を目指して，変化の少ないところは更新作業を行わないようにアルゴリズムを工夫したが，逆にその判定処理により分岐ミスが多発し，更新作業を行わないようにした方が速度が低下するという問題が生じた．また，SIMDに対応した計算アルゴリズムにも変更したが，これも速度が従来の画素ベースの方が早いという結果となってしまったため，高速化のもくろみが外れてしまった．そのため，全体として進捗が遅れている．
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| 今後の研究の推進方策 |
計算アルゴリズムの高速化は一時中断し，マルチスケール画像の判定処理の方に注力する予定である．また，処理時間がかかる部分については，計算機の増強により対応する予定である．
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