自律飛行ドローンのための明度変化に頑健な深層学習型人物認識モデル

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18096

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2018/09/27

タイトル(英語): A Study on Blightness-Robust Detection of Personnels for Multi-Purpose Autonomous Flying Drone by Using Deep Learning

著者名: 宮里 太也(琉球大学),上原 和加貴(琉球大学),長山 格(琉球大学)

著者名(英語): Takaya Miyazato(Graduate School of Science and Engineering, University of the Ryukyus),Wakaki Uehara(Graduate School of Science and Engineering, University of the Ryukyus),Itaru Nagayama(Faculty of Engineering, University of the Ryukyus)

キーワード: ドローン|機械学習|画像処理|深層学習|人物検出|明度変化|Drone|Machine Learning|Image Processing|Deep Learning|Human Detection|Blightness Shifting

要約(日本語): 本研究では２４時間活用可能なドローンの開発を目指して、災害救助や防犯活動などにおける情報収集・捜索を支援・自動化することを目的として明度変化に頑健な俯瞰視点からの物体検出機能の開発を試みている。すなわち、ドローンを用いて俯瞰視点から見た映像中のオブジェクトを明度によらず自動検出する俯瞰視点検出機能を深層学習システムにより構築することを試みた。

要約(英語): This paper describes a development of robust human detection system for rescue drone. In this system, a deep learning neural network and new features for 3D object recognition from a bird's view. We show some experimental results with open datasets and future works.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 6,255 Kバイト