YOLOを用いた可視光画像と赤外線画像を組み合わせた人物検出手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC15-3

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Human Detection Method Combining Visible Image and Infrared Image using YOLO

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: 機械学習|YOLO|赤外線画像|人物検出|Machine Learning|YOLO|Infrared Image|Human Detection

要約(日本語): 世界各地で自然災害が増加しており，救助活動において迅速な捜索が求められている。しかし、被災地に直接立ち入ることや夜間の捜索は危険が伴う。この問題に対して，夜間でも人物検出が可能な赤外線カメラを搭載したドローンを活用した捜索が有効であると考えられる。本研究では，ドローンで自然災害時に安全かつ迅速に行方不明者を捜索することを想定し，ドローンに搭載するためのYOLOを用いた人物検出手法を提案する。YOLOは，You Only Look Onceの略で，高速に動作するリアルタイム検出手法である。YOLOをドローンのカメラで撮影した可視光画像と赤外線画像を用いて転移学習を行う事で夜間での人物検出が可能な手法を構築する。検証実験の結果，従来のカスケード型識別器による人物検出手法よりも人物検出精度が高いことが明らかとなった。