機械学習を用いたゴミ自動検出システムの構築

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS3-7

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Construction of Automatic Trash Detection System Using Machine Learning

著者名: 原田 遼太朗（神戸市立工業高等専門学校）,尾山 匡浩（神戸市立工業高等専門学校）,藤本 健司（神戸市立工業高等専門学校）,清水 俊彦（神戸市立工業高等専門学校）,AMAR Julien（神戸市立工業高等専門学校）,小澤 正宜（神戸市立工業高等専門学校）,酒井 昌彦（神戸市立工業高等専門学校）

著者名(英語): Harada Ryotaro (Kobe City College of Technology),Oyama Tadahiro (Kobe City College of Technology),Fujimoto Kenji (Kobe City College of Technology),Shimizu Toshihiko (Kobe City College of Technology),Julien AMAR (Kobe City College of Technology),Ozawa Masayoshi (Kobe City College of Technology),Sakai Masahiko (Kobe City College of Technology)

キーワード: 機械学習　|転移学習　|物体検出　|ゴミ認識|machine learning|transfer learning|object detection|trash recognition

要約(日本語): 近年、街中や河川敷等、あらゆる場所でのゴミの不法投棄が社会問題として取り上げられている。これらが進むと、生態系への悪影響や環境汚染による地球温暖化にも繋がる可能性がある。そのため、地域ごとにゴミ拾いのボランティア活動が多く開催されている。しかしながら、人手のみでのゴミ拾いでは多くの時間を必要とし、現実的には全てのゴミを拾うことは困難である。これを解決する方法として、自律移動型のゴミ収集ロボットの開発と導入が考えられる。このロボットを実現する上で必要な技術は、周囲環境の把握と自律移動、周辺のゴミ検出、検出したゴミの回収技術である。本研究ではその中でも画像からゴミを検出する技術に着目する。本論文では、物体検出アルゴリズムの1つであるYOLOを用いてペットボトル、缶、ダンボールの3種類の判別を試みた。

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