| 研究課題/領域番号 |
17K01301
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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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| 研究分野 |
社会システム工学・安全システム
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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 / 画像処理 / 機械学習 / 人工知能 / 挙動認識 / 画像解析 / 社会安全システム / ひったくり |
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| 研究成果の概要 |
本研究はISCASの高精度化と多様な状況に対する頑健性を向上させることが目標であった。そのため、防犯カメラの映像情報から状況を反映する特徴を抽出するとともに、膨大な学習データを必要とする深層学習・機械学習の効率的な実現方法を探った。その結果、代替学習(Alternative Learning)を考案し、その有効性を実験により示した。また、ノイズに対して頑健な新しい機械学習アルゴリズム(B-kNN法)を開発し、従来法との比較によりノイズに対して優れた頑健性を持つことを示した。さらに、犯行状況の多様性を吸収する識別器を構築し、ISCASにおけるひったくり検知精度向上の基盤を構築することに成功した。
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| 自由記述の分野 |
情報工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
「ひったくり」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。
従って、本研究は社会安全の向上と治安の維持に貢献するため、ひったくりや事件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次世代型知的防犯カメラシステムと、その要素技術を開発することを目的として行われた。その結果，AIと機械学習アルゴリズムを適切に応用することにより対象とするひったくり犯罪を高精度に自動検知出来るシステムおよび基盤技術を開発した。
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