フレーム差分画像を用いたVAEと近傍探索による落下物・不審物検知

抄録

近年、安全・安心・快適な環境へのニーズが高まっており、テロや事件・事故を未然に防ぐために、道路上の落下物や駅をはじめとした施設内での不審物など、普段存在しない物体を自動的に検出することが求められている。 従来、このような物体検出には背景差分法が用いられていたが、草木の揺れや日照変化などを誤検出する課題があった。 そこで本研究では、フレーム差分画像を用いて、VAE(Variational Auto-Encoder) と近傍探索を組み合わせた異常検知技術を、監視カメラによる落下物・不審物検出問題に適用した。 実験データ1(綾部)の場合、検出精度を表すG-mean値は、フレーム差分を用いたVAEと近傍探索を組み合わせた手法では0.974、既報の平均画像を用いたVAEでは0.875、OpenCVによる背景差分法では0.660であった。 また、データ2(野洲)では近傍探索の特徴を活かし、Human-In-the-Loopによって誤検出データを再分類して推論することで、約3分でG-mean値を0.07向上させることができた。