著者

福元 和真 川崎 洋 小野 晋太郎 子安 大士 池内 克史

出版者

東京大学生産技術研究所

雑誌

生産研究 (ISSN:0037105X)

巻号頁・発行日

vol.67, no.2, pp.105-111, 2015-03-01 (Released:2015-03-30)

参考文献数

10

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近年,ドライブレコーダーなどの車載カメラの増加とWeb による画像や動画の共有サービスの一般化により,世界中の都市の風景画像や映像をインターネットから取得することが出来るようになってきた.これらの情報は,都市の三次元モデル生成への応用や,地図の頻繁な更新,あるいは景観シミュレーションへの応用が期待出来るが,そのためには撮影された位置の情報が必要となる.しかし,必ずしもこのような情報が付加されているとは限らない.そこで,このようなシーンの情報から撮影位置を同定する研究が盛んに行われているが,複数の都市の画像や映像の同定に成功した事例はほとんど知られていない.そこで,本論文では世界中の画像を対象として,大域的な位置推定を行うことを目標とし,その国ごとの識別をすることを目標にする.提案手法では,ストリートビュー画像から各都市の情報をランダムフォレストを用いて学習させ,撮影位置の不明な画像の撮影場所の推定を行う.実験では15 都市の画像を用いて検証を行った.

著者

山口 莞爾 福元 和真 松下 侑輝 川崎 洋 小野 晋太郎 池内 克史

出版者

東京大学生産技術研究所

雑誌

生産研究 (ISSN:0037105X)

巻号頁・発行日

vol.68, no.2, pp.115-121, 2016-03-01 (Released:2016-03-31)

参考文献数

10

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近年,ドライブレコーダーなどの車載カメラの増加とWeb による画像や動画の共有サービスの一般化により,世界中の都市の風景画像や映像をインターネットから取得することが出来るようになってきた.これらの情報は,都市の三次元モデル生成への応用や,地図の頻繁な更新,あるいは景観シミュレーションなど,幅広い応用が期待されるが,そのためには撮影された位置の情報が必要となる.しかし,GPS などの位置情報が,必ずしも画像や映像に付加されているとは限らない.そこで,このようなシーン情報から撮影位置を同定する研究が盛んに行われているが,ほとんどの研究は,ある程度の位置が分かっていることを前提に,詳細な位置合わせをするものであった.一方で,世界中の都市を対象として,大域的な位置推定を目指した研究例はほとんど無い.そこで,本論文では世界中の映像を対象として,大域的な位置推定を行うことを目標とする.大域的な位置推定ができれば,既存の詳細位置合わせ手法を適用できると考えられる.提案手法では,Google Street View の画像を学習データとして深層学習(Deep Learning) による認識を行うものとし,認識に際して,カメラごとの特性の違いや,視点の位置姿勢が異なることよる見えの変化に対応するものとした.都市の数が増えると難易度が上がると考えられることから,今回は,主要都市のみを対象として,どの程度の認識が可能か検証を行った.実験の結果,提案手法により,従来よりも高い認識率を実現できることが分かった.

著者

福元 和真 川崎 洋 小野 晋太郎 子安 大士 前川 仁 池内 克史

出版者

東京大学生産技術研究所

雑誌

生産研究 (ISSN:0037105X)

巻号頁・発行日

vol.65, no.2, pp.169-174, 2013

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近年,車載カメラの普及に伴い動画サイトへの車載動画の投稿が普及し始めている.これらの映像を利用し,日常的に自由走行しながら撮影された様々なカメラ映像をつなぎ合わせることで,より広範囲にわたる地域で高い頻度での更新が実現できるが,位置情報の無い映像をプローブカーなどで得られた情報つき映像と対応付ける必要がある.そこで本手法では,まず時系列画像をから建物の相対的な高さ情報を保持するTemporal Height Image(THI) を作成し,それに対してAffine SIFT によりロバストな特徴を取り出す.得られた特徴をBag of Feature で表現し,効率のよいマッチングを実現する.実際に市街を撮影したデータで検証した.[本要旨はPDFには含まれない]