UAVと画像認識AIによる河川巡視を補う地上画像の特徴量とその利用法検討
2020 年 1 巻 J1 号 p. 580-587
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2020 年 1 巻 J1 号 p. 580-587
我が国は，その国土に多くの河川を有し，管理作業の多くは人の手により行われている．ドローン（UAV）技術の発展により，河川監視への適用事例が増えており，得られた画像に人工知能を適用し，不法投棄等を認識検知する研究も行われてきた．人による地上での撮像は，作業量も多く，場所の制約や，ばらつきに影響される．空撮画像は地上画像とは異なる画角を持ち，撮影条件も異なる．本研究では，河川維持管理データベースシステムRiMaDISが有する大量の地上画像を，現在ではまだ数少ない空撮画像での検知精度向上に活用する．画像特徴量に基づき分類した不法投棄に関する画像をFaster R-CNNに入力し，推論結果を比較する．検証により，Bounding Boxの画像占有率などが検知精度向上に寄与することを明らかにした．
