昼夜間条件を考慮した交通標識検出方法

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS6-8

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): Traffic sign detection method measured in day and night time conditions

著者名: 寺嶋 祐紀（東京電機大学）,和田 成夫（東京電機大学）

著者名(英語): Yuki Terashima (Tokyo Denki University),Shigeo Wada (Tokyo Denki University)

キーワード: CNN|物体検出|画像処理|画像認識|CNN|Object detection|Image processing|Image recognition

要約(日本語): 近年，AIを自動運転や運転支援の様々な要素技術へ適用することが盛んに検討されている。車載カメラを用いた運転支援システムでは，映像により車両の周囲の道路環境を把握し，一時停止等の交通標識を画像内から正確に検出し認識することが必要になる。交通標識検出では深層学習CNNが用いられるが，位置，天候，明暗，反射，時間帯により精度が変動することが課題である。様々な条件の学習画像を用いることで精度改善は可能であるが，すべての条件に適した膨大な量の画像を用意してCNNで学習することは困難である。本研究では，画像劣化要因を解析し画素に対して事前処理を行うことで映像内の変動を低減化し，交通標識検出CNNに適する画像に変換する手法を提案する。実画像を用いた実験により，検出速度，精度を評価する。また，他の物体検出手法と比較することで有用性を示す。