著者

長峯 望

出版者

筑波大学 (University of Tsukuba)

巻号頁・発行日

2016

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2015

著者

振津 勇紀 出口 大輔 川西 康友 井手 一郎 村瀬 洋 向嶋 宏記 長峯 望

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 A (ISSN:09135707)

巻号頁・発行日

vol.J105-A, no.4, pp.48-57, 2022-04-01

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重要な公共交通機関として広く社会に普及している鉄道の沿線には,信号機や踏切など列車の安全運行を支える多くの設備が設置されている.これらの設備の日常的な整備や設置状況などに関する情報収集業務の多くは人手により行われており,その維持管理作業の自動化・効率化を実現する技術が強く求められている.このような課題に対して,営業運転中の列車に搭載したカメラにより前方を撮影した列車前方映像のみを用い,セマンティックセグメンテーションを施すことで鉄道環境における沿線設備などを自動認識する技術に期待が寄せられている.しかし,セマンティックセグメンテーションでは画素単位でクラス情報を人手で付与した学習データが必要であり,高い性能を得るために必要な大量の学習データを用意するコストは非常に高い.そこで本論文では,教師なしデータに対するセマンティックセグメンテーション結果とStructure from Motion(SfM)法による3次元復元結果を組み合わせることによってラベル付き3次元点群を生成し,それらを画像平面に投影することで擬似的なデータ拡張を行うSfM-student法を提案する.これにより,限られたラベルあり学習データのみからセマンティックセグメンテーションの精度向上を図る.実際の鉄道環境で撮影したデータを用いた実験を行ったところ,提案する3次元情報を利用した擬似的なデータ拡張手法は既存のデータ拡張手法と比べてセマンティックセグメンテーション精度を向上させることを確認した.