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  1. 全国大会
  2. 83回
  3. 人工知能と認知科学

ドローン空撮画像からの安全領域判定手法の実画像による性能評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214874
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214874
58dfab01-2dc0-48fe-ae56-dd596a2032fe
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z83-6M-05.pdf IPSJ-Z83-6M-05.pdf (459.1 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2021-03-04
タイトル
タイトル ドローン空撮画像からの安全領域判定手法の実画像による性能評価
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
岩手県大
著者所属
岩手県大
著者所属
岩手県大
著者所属
岩手県大
著者名 江村, 優吾

× 江村, 優吾

江村, 優吾

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小嶋, 和徳

× 小嶋, 和徳

小嶋, 和徳

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伊藤, 慶明

× 伊藤, 慶明

伊藤, 慶明

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馬淵, 浩司

× 馬淵, 浩司

馬淵, 浩司

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 現在のドローンは,障害物の回避や着陸地点の安全確認は,通常操縦者の目視で行われる.しかし,製油所の設備点検においては,非常時でも設備に衝突しないように安全にかつ自律的に着陸する機能が求められる.本研究では,衛星画像の下方画像に対してエッジ抽出処理後に,判定領域のRGBヒストグラムをSVM に入力して安全領域の判定を行う. また,YOLOとの比較も行った.YOLOについては、二通りの学習を行った.衛星画像の道を直線全体でラベリングした方法と5m×5mでラベリングし,学習した.また,それらの衛星画像で学習したモデルについて,大学構内で撮影した空撮画像に対して安全領域の検出を行った.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第83回全国大会講演論文集

巻 2021, 号 1, p. 137-138, 発行日 2021-03-04
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:25:39.207113
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