道路損傷検出及び地図更新のための自己学習型車載スマートビジョンシステムの開発

开发用于道路损伤检测和地图更新的自学习车载智能视觉系统

• 批准号: 21K11949
• 负责人: 松島 宏典
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Kurume National College of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K11949/
• 关键词: 道路損傷検出; 自己学習機能; 自己位置推定; 車載スマートビジョン; 地図更新

道路損傷の簡易的な点検手法に関する研究が盛んに行われており，主に深層学習と画像処理手法等を用いることで道路損傷箇所を検出している。しかし，交通量や自然環境が常に変化することで教師データに存在しない現象が出現するため，高い検出精度を維持することは難しい。さらに，検出された損傷箇所の保存方法や運転への利活用も課題となっている。そこで，本研究では，道路の損傷情報をダイナミックマップに反映させることのできるスマートビジョンシステムを開発する。このシステムは，損傷箇所の経年変化や環境変化に対応するため，既存のラベル付き教師データを活用しつつ，損傷箇所の検出結果を新たに学習して教師データとして活用する機能を備えたものである。この研究によって，車両に搭載されたスマートフォンやドライブレコーダなどで道路を撮影するだけで，普段の防災・維持管理に努めることができ，自然災害発生直後にも情報を迅速かつ的確に収集し，復旧や支援に必要不可欠な道路交通網を確保することが可能となる。さらに，将来の自動運転に必要となるダイナミックマップの作成にも寄与することができる。本年度は，エンコーダにImagenetで事前学習したものを使用し，ラベル付きデータのみを用いてファインチューニングを行った後，ネットワークの重みを初期値として使用し，クラスタリングとネットワークの学習を並行して行いながら，既知クラスと未知クラスの分類を試みた。また，モバイル動作に最適なCNNおよびvision transformerで実験を行った。その結果，CIFER10，CIFER100，道路画像データセットにおいて良好な結果が得られた。今後は，Generalized Category Discovery等に取り組んでいく必要がある。

The research on simple point detection method of road damage is carried out in depth, and the method of image processing is used in road damage detection. The traffic volume and the natural environment are constantly changing, and the phenomenon of high accuracy is difficult to maintain. In this paper, the preservation method of damaged sites and the utilization of damaged sites are discussed. In this study, the road damage information was developed to reflect road damage. This is the first time that a teacher has used a teacher's knowledge of a teacher's life. This research focuses on the impact of vehicle loading on road traffic, disaster prevention and maintenance management efforts in general, rapid information collection after natural disasters occur, and the necessary road traffic network for rehabilitation and support. Now, in the future, automatic operation is necessary. This year, the Imagenet has been used in advance to study and classify the information. After the implementation of the Imagenet, the Imagenet has been used in the initial stage of the development of the Imagenet. The Imagenet has been used in parallel to learn and classify the information. The best CNN and vision transformer can be used in this case. The results were CIFER10, CIFER100, and the road profile was good. In the future, Generalized Category Discovery and so on will be selected.

项目成果

Automatic Pavement Type Recognition based on Mobile Deep Learning

• DOI: 10.1109/lifetech53646.2022.9754920
• 发表时间: 2022-03
• 期刊: 2022 IEEE 4th Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech)
• 作者: Reiya Murasaki;Kousuke Matsushima

Visual SLAM in Dynamic Environments using Multi-lens Omnidirectional Camera

使用多镜头全向相机的动态环境中的视觉 SLAM

• DOI: 10.1109/lifetech53646.2022.9754868
• 发表时间: 2022
• 期刊: IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies
• 作者: Kazuaki Sugai;Kohei Shirai;Kitahiro Kaneda;Keiichi Iwamura;Kohta Uematsu and Kousuke Matsushima;Reiya Murasaki and Kousuke Matsushima;Masahiro Yamawaki and Kousuke Matsushima;Shoya Yamasaki and Kousuke Matsushima
• 通讯作者: Shoya Yamasaki and Kousuke Matsushima

Image Classification for Advanced Driving Assistant System in Electric Wheelchair

电动轮椅高级驾驶辅助系统的图像分类

• DOI: 10.1109/lifetech53646.2022.9754888
• 发表时间: 2022
• 期刊: IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies
• 作者: Kazuaki Sugai;Kohei Shirai;Kitahiro Kaneda;Keiichi Iwamura;Kohta Uematsu and Kousuke Matsushima;Reiya Murasaki and Kousuke Matsushima;Masahiro Yamawaki and Kousuke Matsushima
• 通讯作者: Masahiro Yamawaki and Kousuke Matsushima

A Method for Solving Camera Pose Estimation Problems Considering the Pairwise Constraints and Polar Coordinates

一种考虑成对约束和极坐标的相机位姿估计问题的解决方法

• 发表时间: 2023
• 期刊: International Conference on Computer and Communication Systems
• 作者: Kazuaki Sugai;Kohei Shirai;Kitahiro Kaneda;Keiichi Iwamura;Kohta Uematsu and Kousuke Matsushima
• 通讯作者: Kohta Uematsu and Kousuke Matsushima