研究課題/領域番号 |
23K11211
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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研究機関 | 北海道大学 |
研究代表者 |
前田 圭介 北海道大学, 情報科学研究院, 特任助教 (20798243)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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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 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023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 | 画像認識 / 機械学習 / 異環境データ / 撮影方法 / 深層学習 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究課題では、インフラ維持管理の現場で撮影される損傷画像の認識精度向上のために、AIに入力される画像の撮影方法を最適化する異環境異種データ適応型AIの構築を目指す。これまで申請者が進めてきた「損傷画像中の注目領域を推定する説明可能なAI(XAI)」をインフラ点検中の技術者視点の映像(1人称映像)へ対応可能となるよう拡張することで、AIの実社会応用で生じる画像撮影方法の多様性の問題を解決可能な新たな理論を構築する。具体的に、1人称映像と損傷画像間の性質の差、点検環境の違い、損傷画像を撮影する技術者のノウハウの違いによって生じる問題を解決することで,AIの認識しやすい損傷画像が取得可能となる。
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