Poaching Surveillance System using Class B AIS Units

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本研究は，サーマルカメラと画像処理を用いた自動監視において，画像処理により検出した物体とAIS信号にある船舶名・位置情報を関連付け，検出物体の中から登録された漁船に該当する船舶を除く処理を自動化する安価な監視システムを構築することを目的としている．今年度の研究においては，実空間における船舶の位置推定が可能な領域を拡大する手法の検討を行った．船舶の位置推定においては，カメラから数百メートルの位置にある海上領域を対象に行っていたが，これをカメラから最大数キロ程度離れた領域を対象に，実世界上の座標上にて，パーティクルフィルターを用いて物体を追跡することが可能であることを確認した．従来，この処理には事前に，監視領域内に座標軸を設定し，巻き尺やレーザーメーターなどを用いてカメラの外部パラメータを推定する必要があった．これに対して，今年度は領域内を航行する船舶から発信されたAIS信号を受信すると同時にカメラからの画像を取得することで，信号に含まれる緯度・経度情報を用いて推定できることを確認した．これにより，カメラの外部パラメータ推定が容易にできるだけでなく，随時更新することに対する手法開発にも目途を立てることができた．最終年度においては，これらの知見を利用してカメラの外部パラメータ推定の自動化を行う予定である．更に，サーマルカメラから得られた画像内における船舶領域検出の精度向上を行った．従来の手法では，固有空間法を用いて背景を記述し，背景画像とは大きく異なる部分を侵入物体として検出していた．これに対して，今年度は機械学習を用いて船舶領域を検出する手法の応用も行った．これらの手法にはそれぞれ長所・短所があるため，最終年度においてはこれらの検出方法の統合を行う予定である．