深層学習を用いた高速道路用冬期路面推定の一般道適応におけるラベル訂正

抄録

本論文では，深層学習による冬期の路面状態判別において，判別結果を自動で訂正する手法を提案する．一般に，深層学習による路面状態判別器は学習に用いた路面以外での判別精度が低下するが，判別したい全ての路面のデータを収集し判別器を学習することはコストの面で現実的でない．本手法は判別器の再学習を必要とせずその精度低下を抑制するものであり，判別した路面の確信度が低い場合に，判別器内の特徴ベクトルから他の路面の特徴ベクトル群に対してk近傍法アルゴリズムを適用しラベル訂正する．提案手法は，道路管理において使用されている乾燥，半湿，湿潤，シャーベット，凍結，積雪の6路面に判別が可能な，冬期の高速道路の路面画像で学習された路面状態判別器に対し，一般道の路面画像を用いた実 験を行い，その有効性が確認された．