| 研究課題/領域番号 |
17K01301
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| 研究機関 | 琉球大学 |
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研究代表者 |
長山 格 琉球大学, 工学部, 准教授 (80274885)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 防犯カメラ / 社会安全 / 人工知能 / ひったくり / 機械学習 / 画像処理 / 犯罪行動モデル / 社会システム |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、インテリジェント防犯カメラの高性能化を実現するために映像情報等から適切な特徴量群を抽出し、路上におけるひったくりの発生を自動検知する技術について検討した。特に機械学習システムの協調処理に基づいて、ひったくりの発生を正確に自動検知するとともに自動通報と証拠記録を実行可能な高性能次世代型知的防犯カメラシステムおよびその要素技術の開発を目的として行われる。
本年度は犯行の自動検知を効果的に行うため，人工知能システム・機械学習システムの学習フェーズの改良・改善を目的とした実験システムを構築し検証した．その結果，機械学習アルゴリズムの実行フェーズにおいて学習データ整備の効率化に結びつく可能性がある手法の手がかりを得た。また、実験によって検知対象とするオブジェクトを高精度に自動検知出来ることを示した。合わせて，カメラ移動を伴う状況についても高精度なオブジェクト検知実現を試み、良好な結果を得た。これらの成果をいくつかの発表として公表した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
実験および学習データ整備にかかる作業を比較的スムーズに行えたため、本年度に必要とする成果を順調に得られた。また、成果の発表も行えたため概ね順調に進展していると判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
新年度は誘拐に関するデータの収集と分析、およびH29年度に開発した新しい学習手法の検証、および知的防犯カメラシステムの精度向上を進める。
「ひったくり」や「拉致誘拐」は、高齢者・女性・子供など社会的弱者が被害者となりやすい犯罪である。その大きな問題点は、これらの犯罪は人気の無い路地裏や夕方・夜間において発生することが多いため目撃者が少なく、即時通報や被害者救助が容易ではない点にある。これに対し、防犯用ロボットUAVや防犯ドローンを用いた新しい遠隔防犯システム等が研究されている。今後も、防犯カメラの映像情報等から適切な特徴量群を抽出し、路上における犯罪の発生を高精度に自動検知する知的防犯カメラシステムの開発を目指す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本来、論文掲載料として充当する計画であったが、当該論文の投稿〆切が延びたことから査読などの手続きが遅れ、2018年度以降の発行予定となった。そのため差額が生じた。
従って、当該差額は2018年度以降において投稿論文が掲載された時点に掲載料として充当する予定である。
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