研究課題
本研究では，広大な沿岸領域を対象に，天候や時間による背景変動に対して頑健な進入物体の検出と追跡を安価なシステム用いて実現する手法を研究してきた。この間，夜間も監視可能なサーマルカメラを複数台設置し，実際の漁場を対象に，数年間にわたって昼夜を問わず監視画像を蓄積してきた。これらの画像を蓄積したことで，背景画像のモデルの構成方法だけでなく，様々な背景変動に対する監視システムの検出性能を実用的に評価することが可能となった。今年度の研究においては，これらの監視画像を用いて，基本背景画像集合に対して約1ヶ月前の背景画像を混合して背景モデルを作ることで，天候や時間による背景変動に対して頑健な進入物体の検出が出来ることを確認した。更に，安価で汎用性のあるコンピュータであると評価の高い小型コンピュータを用いて監視システムを構築し，解像度や監視領域が違うカメラを用いて，移動物体の追跡と検出が容易に出来ることを確認した。これにより，非常に広範囲な領域を安価なシステムを用いて監視することが可能であることが明らかとなった。本手法は，対象領域に対して単眼の視点固定型カメラを用いていることになる。このような条件のもと，進入物体の実世界上でのサイズや位置を精度良く推定するためには，事前にカメラの内部及び外部パラメータを求めるためのキャリブレーションを実施する必要がある。しかし，洋上を含む監視領域に座標系を設置し，サンプル点に対する座標値を求めることは難しかった。本研究では，測位衛星「みちびき」に対応した安価な測位システムを用いることで，洋上に対する領域に対しても，精度良くキャリブレーションが可能であることを明らかにした。以上の成果により，視点固定型サーマルカメラを複数台用い，広範囲な沿岸領域を対象に複数の移動物体を同時に検出・追跡可能な安価な監視システムの構築が可能となった。
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すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件、 オープンアクセス 2件)
International Journal of Innovative Computing, Information and Control
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International Journal of Space-Based and Situated Computing
巻: Vol. 8, No.4 ページ: 188,195
10.1504/IJSSC.2018.10020025
