| 研究課題/領域番号 |
24K15075
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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61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 北九州市立大学 |
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研究代表者 |
松岡 諒 北九州市立大学, 国際環境工学部, 准教授 (40780391)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2024年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 分光イメージング / ハイパースペクトルイメージング / 敵対的生成ネットワーク / 画像復元 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年，人工知能（AI）技術の発展により，画像認識精度がヒトの認識精度に近づきつつある．しかし，低照度，悪天候，霧，雨，雪などの不利な視覚環境下での画像認識には依然として多くの課題が残る．本研究調査では，分光イメージングと敵対的生成ネットワーク（GAN）を組み合わせ，視認困難な環境下での画像復元技術を確立する．具体的には，可視光から近赤外光までの波長情報を高精度に捕捉できる分光イメージングカメラを使用し，低照度や悪天候下で撮影された認識や解析困難な画像を復元するGANモデルを構築する．さらに，開発した画像復元技術を画像認識アルゴリズムに統合し，悪条件下でも高精度な認識が可能かどうかを明らかにする．
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