低照度環境下における車両検出のための入力画像の明瞭化
2023 年 4 巻 2 号 p. 163-169
詳細
2023 年 4 巻 2 号 p. 163-169
駐車状況把握のために，映像から車両を検出する手法が活用されている．映像から取得される車両の情報からデジタルツインを構築し，そのシミュレーションにより，駐車場利用の最適化が期待される．しかしながら，映像から車両を検出する手法では，低照度環境下での精度劣化が顕著となる．この要因として，画像のコントラスト低下およびノイズが挙げられる．そこで，本文では，低照度環境下での車両検出のための前処理として，ノイズ除去およびコントラスト強調の適用により，明瞭化された複数の画像を取得し，これを入力とすることで検出精度の向上を図る．さらに，本文では，これらの画像に対して，深層学習による物体検出を適用し，その結果の論理和をとることで，車室の駐車状況を判定する．YOLOv4を用いた実験により，提案手法の有効性を確認した．
