| 研究課題/領域番号 |
18H03232
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
太田 能 神戸大学, 科学技術イノベーション研究科, 教授 (10272254)
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| 研究分担者 |
鎌田 十三郎 神戸大学, システム情報学研究科, 講師 (20304131)
高木 由美 神戸大学, システム情報学研究科, 助手 (70314507)
榎並 直子 武庫川女子大学, 生活環境学部, 講師 (80628925)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | サービス構築基盤技術 / 画像情報処理 / ネットワークプロトコル / エッジコンピューティング |
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| 研究実績の概要 |
自動運転の要素技術としてもエッジコンピューティング(EC)を利用し、歩行者検出精度を高めることが望まれており、本研究は、ECアプリ開発支援と自動車対歩行者交通事故の減少の双方に寄与することを目指している。
本年度は、この目的を達成するために、以下の3つの課題に取り組んだ。課題１では、汎用的なKey-value型データベースに対して、アプリケーション開発者がフック関数を定義することにより、データ更新に応じた即時処理を可能とし、さらには、関連サービスの起動や関連デバイスへのデータ配信といったデータ連携に加え、アプリケーションの特徴を用いた明示的分散データ管理も可能となるような情報・通信連携基盤の基本設計と簡易実装を実施した。また、アプリケーション間で情報共有するためのアクセス制御機構についての基礎検討も実施した。課題２では、深層学習により別車両からの歩行者認識情報が同一人物かどうかを結びつけるRe-IDに関する基礎検討を行った。これらから、視野を共有している場合でも解像度の違いや照明条件の違いが認識率に大きな影響を及ぼすことが明らかとなった。また、キャンパス内での安全な場所で、複数車両から撮影された映像データを収集した。課題３では、車車間通信を主に対象として、フレーム誤り率や通信遅延といった基本特性を、車両密度や車両速度を変化させながらシミュレーションで評価した。また、複数無線インタフェースを有する移動体通信間での情報転送技術、深層学習を利用した効率的な車車間間情報転送技術に関する基礎検討、路車間通信に適した適応変調方式に関する研究を実施した。また、これらの成果について、主に国内を中心として学会発表を行うとともに、国際会議での投稿・発表、学術論文への投稿・発表を行った。
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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
本年度に取り組んだ三つの課題についての進捗は以下の通りである。
課題１では、汎用的なKey-value型データベースに対して、データ連携に加え、アプリケーションの特徴を用いた明示的分散データ管理を可能とする情報・通信連携基盤の基本設計と簡易実装することを計画しており、この計画通り順調に進展した。これに加え、また、アプリケーション間で情報共有するためのアクセス制御機構についての基礎検討も実施した。課題２では、別車両からの歩行者認識情報が同一人物かどうかを結びつける Re-Identificationを行うことにより、デッドスポットにいる人物を高い確率で検出し、かつ、不要なアラートを削減することをねらう方法についての基礎検討を行うとともに、研究用の複数車両から撮影された映像データを主にキャンパス内での安全な場所を利用して収集することを計画しており、この計画通り順調に進展した。
課題３では、車車間通信を主に対象として、フレーム誤り率や通信遅延といった基本特性を、車両密度や車両速度を変化させながらシミュレーション評価することを計画しており、この計画通り順調に進展した。また、複数無線インタフェースを有する移動体通信間での情報転送技術、深層学習を用いて車車間での情報配信の高効率化を図るための検討、路車間通信に適した適応変調方式に関する検討についても合わせて行い、車車間通信、路車間通信の組み合わせを検討してく上での準備を先じんて進めることができた。
これらの成果については、口頭発表4（研究会2、大会2）、国際会議発表１、学術論文掲載１として発表した。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き、三つの課題として以下の内容に取り組む。
課題１では、当初の低級言語による処理・配信ルール記述から、より抽象度の高い宣言的ルールの導入を進める。また、データアクセス保護として、アプリケーション単位のアクセス保護ではない、より粒度の細かいIoT デバイスやユーザ単位のアクセス保護を容易に実現可能とするデータ構造について検討する。
課題２では、別車両からの歩行者認識情報が同一人物かどうかを結びつける Re-Identificationを行うことにより、デッドスポットにいる人物を高い確率で検出し、かつ、不要なアラートを削減することをねらう方法について、平成30年度に車載カメラから撮影した映像データを用いて、より実際に近い環境を模した条件下において性能評価を実施し、Re-Identificationの有効性を検証する。また、他のセンサー情報との連携についても検討する。
課題３では、車車間通信を主に対象として、アラートなどの情報を広域に配信するフラッディング方式（アプリケーション）としてシミュレーションに実装、その性能を評価する。
これらの成果について、主に国内を中心として学会発表を行うとともに、国際会議への投稿も行う。
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