カスケード型識別器による赤外線画像と可視光画像を組み合わせた人物検出

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS6-1

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Human Detection by Combining Thermal Images and Optical Images using Cascade Classifiers

著者名: 小林 政智（関東学院大学）,原 翔悟（関東学院大学）,元木 誠（関東学院大学）

著者名(英語): Masatomo Kobayashi (Kanto Gakuin University),Shogo Hara (Kanto Gakuin University),Makoto Motoki (Kanto Gakuin University)

キーワード: カスケード型識別器|赤外線画像|人物検出人物検出|Cascade Classifiers|Thermal Images|Human Detection

要約(日本語): 災害大国とも呼ばれている日本で，地震発生率は世界第4位と言われ，近い将来首都直下型地震や南海トラフ巨大地震が来ることも予想されている[1]．救助活動において，行方不明者捜索には人が直接立ち入るのは危険である．また，ヘリコプターを使用した捜索も，ヘリコプターの台数に限りがあるため，複数の場所を同時に探索することが難しい．この問題に対して，本研究では，夜間でも人物検出が利用可能な赤外線カメラを搭載したドローンによる救助システムの開発を提案するとともに，このシステムの重要な要素技術として，可視光カメラと赤外線カメラによる人物検出を実装し，その有効性を検証する．人物の検出には，機械学習を用いた物体検出手法であるカスケード識別器を用いる．この識別器は，学習させた物体をカメラや動画の画面内から検出する．また，検出処理が高速であり，ドローンでリアルタイムに人物を検出することが可能となる．