信州TLOが扱う技術シーズを紹介
「車載カメラからランドスケープの変化を検出する」
埼玉大学大学院理工学研究科 数理電子情報部門情報領域 堤田 成政
地域の気候や環境等に生じる時空間的な事象を、精度よく検出する技術
当社では、技術指導・共同研究などのマネジメント、公的な事業支援策への課題提案から管理まで支援しております。
今回は、埼玉大学大学院理工学研究科「車載カメラからランドスケープの変化を検出する」をご紹介いたします。

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技術の概要

地域の気候や環境等に生じる時空間的な事象を、精度よく検出する技術です。

座標データと時刻データを含む撮像画像データを複数取得し、
深層学習モデルにより、撮像画像データの画像内に予め定めておいた特徴が含まれる確率を算出します。

現実世界において設定したグリッド内で、日毎に算出した確率の平均値を算出し、得られた時系列データから事象の変化を検出または推定します。
　　撮像画像から得られたサクラの開花検出確率の時系列推移
時空間上に分布している撮像画像を有効活用することを可能とし、
また深層学習モデルによりランドスケープの特徴を抽出する点に新規性・優位性があります。

活用例

  • 生物季節観測に関する、生物季節情報の収集
  • 降雨・冠水ならびに火災による災害検知
  • 家屋・構造物倒壊による災害被害把握
  • 耕作放棄や森林伐採、土地開発などによる土地被覆変化
  • 景観変化
  • ヒートアイランドなどの熱環境変化検知　　など
撮像画像からの竹林検出の例

実用化に向けた課題

  • 車載カメラなどからの位置情報付き撮像画像の継続的な収集
  • 効率的な画像収集およびモデル適用システムの構築
  • 対象課題の設定
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