| 研究課題/領域番号 |
20K04956
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| 研究機関 | 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所 |
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研究代表者 |
小林 充 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (10373416)
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| 研究分担者 |
佐藤 圭二 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (90734244)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 自律運航船 / 障害物検出 / 画像処理 |
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| 研究実績の概要 |
まず先行事例として、自動運航船のための周囲状況監視を目的とした国内外のシステムを開発中のものも含めて調査を行った。これらは通常、AIS、複数のレーダーとカメラを含むセンサーモジュールからの検知結果をデータフュージョンで統合して出力するシステムとして構成されている。一般的には周囲他船検知のメインはレーダーによる自動TT（ターゲットトラッキング）出力であり、カメラは赤外または可視が搭載されていて深層学習による船影認識と（立体視ではなく）水平線からの縦位置で距離を求めるものであった。全体システムにおけるカメラモジュールの役割としてはレーダーTTのスクリーニング、一部で船種認識であるが距離精度が悪く補助的であり、かつ浮遊物に対しては船影検出と同じ手法を流用した、浮遊物影像の学習による静止画からの検出であって、予想しえない不定形浮遊物形状に対応をしているものはなかった。
この状況から、半水没しているなどレーダー反射断面積の小さな不定形浮遊物はレーダーおよび現状のカメラシステムでは検知が困難であることが考えられる。これを克服すべく動画による時系列影像から不定形浮遊物を検出するプログラムを深層学習ベースで作成に着手した。ここでは形状を学習するのではなく時間的に連続する特徴を利用することが重要であるので、これに留意して動画に適した高速なアルゴリズム選定、学習データの作成や入出力仕様の作成等を行っている。来年度もこれを継続する。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
実船の画像収録システム構築および調査に時間をかけすぎてしまい、プログラミングにしわ寄せが行ってしまった。最終年度においては期間の延長を申請することもあり得る。
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| 今後の研究の推進方策 |
実海域と障害物の合成画像作成と、アルゴリズムを実装して実海域画像に適用し障害物検出の実験を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
国際学会をはじめ学会や見学がなくなったりオンライン開催になった影響で、旅費や学会参加費等の支出がなくなった。次年度に振り替えると同時に次年度にお
いても国際学会旅費の支出の見通しが立たないため実験等に振り替えることを考慮する。
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