シーンに属さない背景画像を用いた学習による煙検出

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：PI25029,IIS25058

グループ名：【C】電子・情報・システム部門 知覚情報/【D】産業応用部門 次世代産業システム合同研究会

発行日：2025/8/22

タイトル(英語)：Smoke Detection Based on Learning with Scene-Independent Background Images

著者名：門馬 英一郎(日本大学),嶺澤 歩(日本大学),中村 嘉夫(ホーチキ)

著者名(英語)： Eiichiro Momma(Nihon University),Ayumi Minezawa(Nihon University),Yoshio Nakamura(Hochiki Corporation)

キーワード：煙検知,物体検出,データセット,学習,smoke detection,object detection,dataset,learning

要約(日本語)：本研究では物体検出技術を用いた煙検出を検討している．これまで，現実の火災実験を必要としない，CGによるデータセットが煙検出の学習に利用可能であることを示すため，ゲームエンジンで発生させた煙と現実の倉庫などのシーンを背景として合成して作成したデータセットで学習したモデルが煙検出可能であることを示した．本稿ではシーンに依存しない背景画像を用いた煙の学習を目的としてFractalDB-60を背景とした煙検出用データセットの効果について検討する．

要約(英語)：We explore smoke detection using object detection techniques. While our previous synthetic dataset with realistic backgrounds proved effective, this paper evaluates training with scene-independent backgrounds from FractalDB-60. The aim is to improve the model's generalization capabilities for broader applicability.

本誌：2025年8月25日知覚情報/次世代産業システム合同研究会

本誌掲載ページ：19-23p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：2,541Kバイト