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本課題では特に可視光と赤外線領域におけるマルチスペクトル撮像と深層学習を利用し，水・霧・水蒸気・物体表面の濡れなどの我々の生活空間に遍在するこれらの対象の状態をより多様な環境下で高精度に画像認識する技術の実現と，多様な環境・目的における応用の拡大を目指して研究を行った．具体的には，可視光から近赤外までの領域を用いたマルチセンサ・マルチバンド撮像を行うカメラシステムを構築し，水・霧・物体表面の濡れ・光を透過する物質などの対象の状態を含めた認識が可能な画像認識システムの構築を，研究機関全体を通して継続的に実施した．最終年度は，作成した撮像システムを利用した環境において，多様な物体と水や濡れを組み合わせた様々な状況を作り出し，深層学習用のデータセット作成およびモデルの構築と認識システムの性能評価を実施した．これにより，当初の研究計画で予定していた，深層学習により様々な画像情報を融合するマルチストリームモデルベースの画像認識システムの基盤を構築することができた．また，本研究の今後の研究の進展を考慮して，ToFカメラを利用した卓上容器中の水深推定技術の開発とインタラクティブアートへの実応用とデモンストレーション，および空中映像の融合研究への発展を想定した各種プロトタイプの開発と評価を実施した．これらの成果については，それぞれ学術誌・国際会議・国内研究会における報告を行った．一方で，当初予定していた対象のうち，霧・水蒸気については未だ研究が不十分であるため，本研究で得られた成果と知見を生かして継続的に研究を進めることが今後の課題である．
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