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講演抄録/キーワード
講演名 2021-02-19 14:05
[特別講演]路面画像を用いた深層学習に基づく路面状態の分類に関する検討
諸戸祐哉前田圭介小川貴弘長谷山美紀北大
抄録 (和) 本稿では,路線に設置した定点カメラにより撮像された画像(以降,路面画像)を用いた深層学習に基づく路面状態の分類に関する検討を行う.路面画像群を路面状態に基づくカテゴリに分類を行う場合,1つのカテゴリに属する路面画像が多数を占めるため,データ不均衡となる.提案手法では,多数の正常サンプルの中から少数の異常サンプルの検出を目的とする異常検知アルゴリズムを路面画像に適用することで,データ不均衡問題に対応する.ここで,異常サンプル群は複数のカテゴリに属する路面画像から構成されており,異常検知に加えて詳細な分類を行うことで,異常と判定された理由を説明可能となる.一般的な異常検知では,正常サンプルと異常サンプルの分類を目的としているため,異常サンプルの検出に加えて,それらの詳細な分類を行う手法は未だ提案されていない.本稿では,異常サンプルの検知および分類を行うClassification-Aided Deep Convolutional Autoencoding Gaussian Mixture Modelを新たに構築することで,路面画像の分類を実現する.さらに,路面画像を用いた実験によりその有効性を検証する. 
(英) In this paper, we study the discrimination of road surface conditions based on deep learning using images captured by fixed-point cameras installed along roads (road surface images). In the case of classifying road surface images into categories corresponding to road surface conditions, there is the problem of imbalanced data since most of the road surface images belong to one category. The proposed method tackles this problem by applying the anomaly detection algorithm to road surface images, which aims to detect a small number of anomalous samples from a large number of normal samples. Then the anomalous sample group consists of road surface images belonging to multiple categories, and detailed classification in addition to anomaly detection can explain the reason why the road surface image is determined to be anomalous. General anomaly detection methods aim to only classify input samples into normal or anomaly categories, and any methods cannot classify detected anomalous samples into detailed categories. Then we propose a novel Classification-Aided Deep Convolutional Autoencoding Gaussian Mixture Model, which can detect anomalous samples and classify them into detailed categories for the discrimination of road surface images. The effectiveness of the model is verified by experiments using road surface images.
キーワード (和) 路面状態分類 / 異常検知 / 画像分類 / データ不均衡 / / / /  
(英) Discrimination of road surface condition / anomaly detection / image classification / imbalanced data / / / /  
文献情報 映情学技報, vol. 45, no. 4, ME2021-21, pp. 165-169, 2021年2月.
資料番号 ME2021-21 
発行日 2021-02-11 (MMS, ME, AIT) 
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893  Online edition: ISSN 2424-1970
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研究会情報
研究会 IEICE-IE IEICE-ITS MMS ME AIT  
開催期間 2021-02-18 - 2021-02-19 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 画像処理および一般 
テーマ(英) Image Processing, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ME 
会議コード 2021-02-IE-ITS-MMS-ME-AIT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 路面画像を用いた深層学習に基づく路面状態の分類に関する検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Note on Discrimination of Road Surface Conditions Based on Deep Learning Using Road Images 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 路面状態分類 / Discrimination of road surface condition  
キーワード(2)(和/英) 異常検知 / anomaly detection  
キーワード(3)(和/英) 画像分類 / image classification  
キーワード(4)(和/英) データ不均衡 / imbalanced data  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 諸戸 祐哉 / Yuya Moroto / モロト ユウヤ
第1著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 前田 圭介 / Keisuke Maeda / マエダ ケイスケ
第2著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 小川 貴弘 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ
第3著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ
第4著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
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講演者
発表日時 2021-02-19 14:05:00 
発表時間 10 
申込先研究会 ME 
資料番号 ITE-MMS2021-21,ITE-ME2021-21,ITE-AIT2021-21 
巻番号(vol) ITE-45 
号番号(no) no.4 
ページ範囲 pp.165-169 
ページ数 ITE-5 
発行日 ITE-MMS-2021-02-11,ITE-ME-2021-02-11,ITE-AIT-2021-02-11 


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