河川監視カメラ画像を用いた低コストかつ汎用的な水面検知システムの開発

抄録

　近年，河川管理者が設置しているCCTVや簡易型河川監視カメラ画像を用いて，氾濫の検知や河川水位の 測定を行う研究が進められている．本研究では，①Real-ESRGANやヒストグラム均等化の手法による画像 の高画質化・鮮明化の工程，②Image Mattingやエントロピーを用いた画像中の水面領域を抽出する工程，③フィッシャーの基準を応用した水陸境界位置を判定する工程を組み合わせることで，大量の学習データが不要で撮影条件の変化に対する頑健性が高い水面検知システムを開発した．開発したシステムは，実フィールドに適用して様々な撮影環境下で精度検証を行った結果，CNN(Convolutional Neural Network)を用いた従来の手法よりも高精度に水面検知が可能であることが確認できた．本システムは，自治体等における河川監視の有力な手法になり得ると考える．