ベビーカーのエスカレーター乗入れ事故の対策として，乗り場付近の監視カメラでベビーカーの検出を行い，利用者に警告する仕組みが有効だと考えられる．しかしベビーカーは一般に入手可能な学習データが少ない上に，監視カメラの設置場所によって検出すべきベビーカーの形状やオクルージョンの性質も異なるため，十分な検出性能が得られないことが課題であった．本研究ではベビーカーのCGを用い，監視カメラの撮像条件を考慮したデータ拡張による，ベビーカーの検出性能を評価する．その結果，異なる撮像条件によって，異なる大きさや向きのCGを用いた合成画像を用いたデータ拡張が，検出性能を向上させることを確認した．
