本研究では、不定形状・半透過などの性質を持つ対象である煙の解析を目標とした画像認識手法を開発し、実環境データを用いた評価を行った。検出対象である煙は、背景や環境に依存して形状や濃度が変化し、従来手法では検出が難しかった。提案手法では、従来のLBPをさらに拡張し煙の持つ特徴を考慮した特徴量を提案した。環境依存への対応として、AdaBoostを採用し画像特徴量と組み合わせることで検出精度の向上を目指した。これらの手法は、アルゴリズムが単純で提案手法の実環境での運用との親和性が高くなると期待できる。評価実験においては、実環境から取得した画像データを用いて比較を行い、有効な結果を得た。
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