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本研究の目的は，カメラ搭載車両にて路上走行しながら市街地の映像を撮影することを，時期を変えて繰り返して得た画像集合から，その市街地の時空間変化をモデル化する手法を研究開発することである．最終年度となる２７年度においては，３つの項目において研究を進めることを計画した．具体的には，東日本大震災被災地の映像記録を過去２年に引き続き継続して行うこと，２つの時刻間の市街地の変化の有無を，異時刻の全方位画像から高速に検出する方法の実現，ならびにこれまでに撮影した画像データを地図データと連動させて閲覧表示できるシステムの実現，の３つである．このうち最初の項目，映像記録の撮影は，研究代表者が所属する東北大学災害科学国際研究所にて同様の目的のプロジェクトを遂行しており，重複して同じデータを取得する必要性がなくなったことから，実施を見送った．第２の項目については，深層学習に基づく新しい方法を実現した．この方法は精度・頑健さにおいて，従来のどの方法よりも優れている．さらにこの手法の開発および性能評価用に，推定すべき市街地変化の正解を人手で作成し，Change Detection Datasetとしてまとめ，全世界に公開した．このデータセットは，研究代表者らが先鞭をつけた，画像に基づく市街地の時間変化検出という問題の，ベンチマークデータセットとなりつつある．以上の成果を，国際会議British Machine Vision Conferenceにて発表し，さらに現在国際ジャーナルに投稿し，現在査読中である．第３の項目については目的のシステムを構築した．システムはウェブ上で利用可能だが，プライバシーの問題から一般公開は行っておらず，研究室のネットワーク内でのみ現在利用可能な状況としている．
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