2024-03-28T22:15:36Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001026632023-04-27T10:00:04Z01164:03865:07496:07646
桜センサ:車載スマートフォンによる画像処理に基づいた桜景観の良い道路区間の抽出jpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00102640/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=102663&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan奈良先端科学技術大学院大学奈良先端科学技術大学院大学奈良先端科学技術大学院大学奈良先端科学技術大学院大学奈良先端科学技術大学院大学株式会社デンソー株式会社デンソー玉井森彦永田大地前中省吾森下慈也安本慶一福倉寿信佐藤啓太近年,景観の良さを評価指標とするナビゲーションサービスが提供され始めている.しかし,既存のサービスでは,景観の情報を人手により編纂しているため,あらかじめ決められた特定の時間帯や季節における静的な情報を提供するに留まっており,最新の状況を反映した情報提供が行われていない.また提供される情報もテキストや画像を中心としたものであり,経路選択の判断材料として不十分である.著者らは,参加型センシングに基づき,多数の車両が車載スマートフォンを用いて走行中の経路の動画を撮影し,景観の良い場所の動画を自動的に収集,配信するシステムの研究開発を行なってきた.これにより,広範囲にわたって動画付きの景観情報を様々な時間帯や季節のもとで自動的に収集可能となり,各ユーザのコンテキストを考慮した上で鮮度の高い景観情報を提供可能となる.本稿では,景観の良い場所として桜が見られる経路に着目し,スマートフォンにより撮影された動画から桜の写っている度合い(桜度合い)を数値化する手法を提案する.提案手法では,桜の花びらに出現する色の分布を表すヒストグラムを事前に作成しておき,そのヒストグラムを用いて入力画像における桜度合いを算出する.また,桜の花びらに近い色を持つ建物などが誤検出されることを防ぐため,フラクタル次元解析に基づきフレーム中で木の葉が茂っている場所のような複雑なエッジを持つ領域を特定した後,その領域に対してのみヒストグラムに基づく色解析を行う手法を考案した.提案手法による桜度合い算出結果の妥当性を検証するため,車両走行中に撮影された動画から桜の写っている部分,または写っていない部分の1秒間の動画を約5000個切出し,各々に対し目視で桜の有りなしを分類したものを正解データとして,提案手法に基づく分類精度を調べた.結果,提案手法は適合率が約0.87,再現率が約0.91で桜の有りなしを分類できることが分かった.AA11851388研究報告モバイルコンピューティングとユビキタス通信(MBL)2014-MBL-7219182014-08-202014-08-15