多数の一般車両と車載単眼カメラを利用した地図情報更新システムの構築

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本研究の目的は,ドライブレコーダーの単眼カメラとナビ用GPSのように,一般に広く普及している安価なセンサのみを利用したデジタル地図情報の自動更新システム構築のための画像解析要素技術の提案である.本年度では,提案システム実現のための車載カメラ画像からの街並の変化検出手法の高速化に取り組んだ。地図更情報更新に必要な街並の変化検出を実現するため,昨年度は様々な変化を識別する街並変化検出手法を提案した,手法では同一地点を撮影した過去画像と入力画像間の特徴点マッチングを行い,画像間の対応関係であるエピポーラ拘束を推定する.次にこの関係性を用いてグラフカットによる画像間の密な画素間マッチングによる変化領域の抽出を行った.最後に複数の過去画像と入力画像において変化領域抽出結果による多数決で画像中に生じる長期変化,つまり街並変化検出を実現した.画素間マッチングにより変化のサイズに捕らわれず,多種多様な街並変化を検出可能とした.画素の特徴には照明条件・回転・スケール変化に頑健なSIFT特徴量を利用していた.しかしながらSIFT特徴量は計算コストが高いため,大量画像の処理が必要となる提案システムの実現には不向きであった.そこでSIFTの高速化手法であるSURF特徴量を利用した,また,さらに主成分分析による次元削減(寄与率90%以上の主成分を利用)を行うことで,さらなる高速化をはかった.高速化により,精度を維持しながら計算コストを半分以下に削減することを可能とした,