列車前方監視のための画像生成AIを用いた学習用データ画像拡張手法の基礎検討

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：VT25021,TER25088

グループ名：【D】産業応用部門 自動車/【D】産業応用部門 交通・電気鉄道合同研究会

発行日：2025/9/26

タイトル(英語)：Basic Study on Data Augmentation Using Image Generation AI for Train Forward Surveillance

著者名：前田 梨帆(鉄道総合技術研究所),向嶋 宏記(鉄道総合技術研究所),小室 翔嗣(鉄道総合技術研究所),長峯 望(鉄道総合技術研究所)

著者名(英語)： Riho Maeda(Railway Technical Research Institute),Hiroki Mukojima(Railway Technical Research Institute),Shoji Komuro(Railway Technical Research Institute),Nozomi Nagamine (Railway Technical Research Institute)

キーワード：列車前方監視,画像生成ＡＩ,データ拡張,アノテーション,画像処理,物体検知,Train Forward Surveillance,Image Generation AI,Data Augumentation,Annotation,Image Processing,Object Detection

要約(日本語)：列車前方監視においては、人物や設備の検出に画像認識AIが広く活用されており、その構築には大量のアノテーション付き学習用データが必要となるが、多様な天候や時間帯に対応した画像の収集はコストが大きい。そこで既存の前方画像に対して画像生成AIを用いて拡張を行うことで、アノテーション作業の効率化およびデータ多様性の向上を目指す。本研究では基礎検討として生成画像に対するアノテーション品質について評価を行った。

要約(英語)：In train forward surveillance, image recognition AI requires large annotated datasets, but collecting images under diverse weather and lighting conditions is costly. This study explores using image generation AI to augment existing images, aiming to improve annotation efficiency and data diversity. We evaluate annotation quality as a preliminary study.

本誌：2025年9月29日自動車/交通・電気鉄道合同研究会

本誌掲載ページ：49-54p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：2,819Kバイト