防災分野へ機械学習を適用する際のデータ拡張手法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI20001,IIS20032

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報/【D】産業応用部門 次世代産業システム合同研究会

発行日: 2020/03/23

タイトル(英語): Examination of data extension method in disaster management field

著者名: 中村 幸太(日本大学),門馬 英一郎(日本大学),小野 隆(日本大学),中村 嘉夫(ホーチキ株式会社)

著者名(英語): Kota Nakamura(Nihon University),Eiichiro Momma(Nihon University),Takashi Ono(Nihon University),Yoshio Nakamura(Hochiki Corporation)

キーワード: 機械学習|煙検知|深層学習|物体検知|防災|Machine learning|Smoke detection|Deep learning|Object detection|Disaster management

要約(日本語): 本研究では監視カメラ等からの動画像から煙の検出を目的としている。本稿では、機械学習 を用いた煙検知について検討するため、その機械学習で用いる学習データの拡張手法につ いての提案及び煙の検知が行えるかの検証を行った。 _x000D_

要約(英語): The purpose of this study is to detect smoke from moving images from surveillance cameras and others. In this paper, We propose a new data extension method for smoke detection using machine learning and verified whether smoke could be detected.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,210 Kバイト