YOLOv7を用いた地中レーダ画像のリアルタイム物体検出
2023 年 4 巻 3 号 p. 909-914
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2023 年 4 巻 3 号 p. 909-914
本論文では，地中レーダで得られるレーダ画像から物体をリアルタイムで検出することを目的に，YOLOv7と地中レーダのディスプレイをWebカメラで撮影した画像から物体の有無と4種類の物体検出を検討している．ここでは，砂場に空洞を模擬した発泡スチロール，木材，コンクリート，アルミの4種類の材質の物体を埋設し，2600MHzの地中レーダで学習用レーダ画像64枚を生成している．また，Cutoutにより64枚を192枚にデータ拡張し，学習に168枚と検証に24枚を使用して学習する．これら192枚とは別に64枚の検出テスト用のレーダ画像を生成し，10回の交差検証でWebカメラによるリアルタイムでの検出を評価した結果，物体の有無では正解率89%程度，4種類の物体では検出率39～83%程度であった．
