車線内領域を対象とした拡散モデルによる路面の異常検知システム

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：ECT25084

グループ名：【C】電子・情報・システム部門 電子回路研究会

発行日：2025/12/2

タイトル(英語)：車線内領域を対象とした拡散モデルによる路面の異常検知システム

著者名：藤田 生吹(茨城大学),関根 栄子(茨城大学)

著者名(英語)： Ibuki Fujita(Ibaraki University),Eiko Sekine(Ibaraki University)

キーワード：拡散モデル,異常検知,路面,Diffusion Model,Anomaly Detection,Road Surface

要約(日本語)：本研究は，損傷が集中する車線内領域を対象とし，高精細な再構成能力を持つ拡散モデルを路面の異常検知に適用する．多様な路面パターンを正常として学習させ，入力画像と再構成画像の誤差を異常スコアとして算出することで，複雑な実環境下でも路面損傷のみを高精度に検知するシステムを構築する．

要約(英語)：We propose a diffusion model–based anomaly detection system for road surfaces, focusing on in-lane regions where damage frequently occurs. The model learns diverse normal pavement textures and computes reconstruction errors between input and reconstructed images as anomaly scores, enabling highly accurate detection of genuine surface damage under complex real-world conditions.

本誌：2025年12月5日電子回路研究会

本誌掲載ページ：43-49p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：2,239Kバイト