2023 Fiscal Year Annual Research Report
ブロックチェーンにおける高性能画像解析を用いた自動運転支援システムの開発
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20K11790
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
宋 天 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 准教授 (10380130)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
島本 隆 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (20170962)
片山 貴文 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 助教 (70848522)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | VVC / Blockchain / 自動運転 / 画像認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は次世代の自動運転の実用化に向け、5G環境における自動運転を支援するためのフレームワークを提案し、信号機周辺に設置する高機能イメージセンサーを用いた画像解析システムを開発し、自動運転システムの安全性を支援する。
実績としては、昨年度で解決したブロックチェーンの導入や、その導入に関するセキュリティ関連の問題以外に、交差点における認識効率を向上するための様々なシミュレーションを行なった。交差点でのデータ採取を行い、もっと豊富のデータセットを構築した。研究室で実施できる内容を検討し、交差点に設置した複数のカメラ間の認識性能の補完手法をさらに改善し、高い認識性能を実現した。提案手法と他の提案を比べても優れている手法を選別した。画像圧縮に関しては、VVCを用いて交差点映像の背景不変性と昼夜映像の特徴を利用した手法を考案した。この手法は圧縮効率の向上だけでなく、昼間と夜間の映像の特徴を精確に捉えた手法であるため、認識性能も優れている。
交差点映像における画像分割が認識性能に貢献できる研究成果が多く出ているため、交差点映像に特化したデータセット作成し、交差点の映像に対して、走行車両、歩行者、歩道、道路を高速かつ高性能なセグマンテーションを実現した。他の研究成果と比べ、交差点映像において優れている結果を示している。
また、研究成果を研究論文にまとめ、過去に参加しにくい国際会議にも積極的に参加し、複数発表した。
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