インスタンスセグメンテーションを利用した電波発信源位置特定手法の開発

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-056

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Development of the location estimation method of radio wave source using instance segmentation

著者名: 井深真治（ブレインズ）,肥後明豪（ブレインズ）,冨永真司（ブレインズ）,梅津和眞（ブレインズ）,武田和夫（ブレインズ）,東馬場徳（ブレインズ）,堀内岳人（ブレインズ）

著者名(英語): Shinji Ibuka (Brains Corp.),Akihide Higo (Brains Corp.),Shinji Tominaga (Brains Corp.),Kazuma Umetsu (Brains Corp.),Kazuo Takeda (Brains Corp.),Toku Higashibaba (Brains Corp.),Takehito Horiuchi (Brains Corp.)

キーワード: 深層学習|インスタンスセグメンテーション|lidar|深度センサ|SLAM|位置推定|deep learning|instance segmentation|lidar|depth sensor|SLAM|location estimation

要約(日本語): RGBDセンサの2次元画像データに対し，DNNを用いたインスタンスセグメンテーションを適用することで電波発信源となり得る端末を特定し，対応する深度データに基づき各端末の3次元位置を特定する手法を開発した。RGBDセンサにMEMS型LiDARを利用することで，ToF型2次元センサと比較してロバストな深度情報取得が可能となった。また，物体検知DNNをインスタンスセグメンテーションネットワークに変更することで，DNNによる対象端末画像の前景・背景分離を実現し，RGBDセンサ深度情報との確実な紐付けが可能となり，

本誌掲載ページ: 93-95 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 458 Kバイト