学部2年坂内君らの研究が、情報処理学会第72回UBI研究会にて発表されました。

日本全国に施設された120万キロの道路補修のために、その損傷を低コストで検知する事は大きな課題となっています。ドライブレコーダーなどからの画像と、機械学習の物体検出モデルを組み合わせた手法が提案されていますが、学習に使用できる道路損傷箇所の画像データ数の確保が難しいことから、その精度は発展途上にあります。本研究では、道路損傷箇所が含まれる合成画像をCGを使って作成し学習に使用することで、データ数の少なさを補う手法を提案しました。

坂内 理人, 別宮 広朗, 河崎 隆文, 檀上 誠, 中澤 仁, 物体検出を用いた道路陥没箇所検出モデルにおける合成画像を使用した学習の有効性の検討(UBI), Vol.2021-UBI-72, No.8, pp1-8, 2021.
http://id.nii.ac.jp/1001/00213857/