CCTV 災害検知
監視カメラから
災害を自動検知
AI解析研究室
背景
- ■災害発生時は初動対応が重要ですが、情報が錯綜する中で人手で被害状況を把握することは非常に困難です。
- ■膨大な監視カメラから画像認識を用いて災害が映っているカメラを自動抽出し、迅速な被災状況確認を支援するためのシステムを開発することとしました。
成果
- ■災害前画像と災害後画像のペアをもとに、差分方式により被害箇所を検出するアルゴリズムを開発しました。
- ■深層学習を適用することにより検出した被害箇所の分類を行えます。
- ■上記手法により災害発生直後に大量のカメラから被害が映っている可能性のあるカメラおよび被害箇所をユーザに提示するシステムを開発しました。Key Words：Deep-Learning, 画像認識, 減災
開発
領域
- ■平常時画像のみから被害を検出する異常検知手法
（被害画像は枚数が限られるため） - ■時間帯や天候の影響を受けにくい異常検知手法
- ■検出した被害内容を特定する手法
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- 2022.06.16論文発表
- 人工知能学会第36回全国大会で「VAE-iForest: Auto-encoding Reconstruction and Isolation-based Anomalies Detecting Fallen Objects on Road Surface」を発表
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- 2021.06.08論文発表
- 人工知能学会第35回全国大会で「Snowy Night-to-Day Translator and Semantic Segmentation Label Similarity for Snow Hazard Indicator」を発表
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- 2021.01.10論文発表
- International Conference on Pattern Recognition (ICPR'20)におけるMachine Learning Advances Environmental Science Workshop で「Natural Disaster Classification using Aerial Photography Explainable for Typhoon Damaged Feature」を発表
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- 2020.06.10論文発表
- 人工知能学会第34回全国大会で「GANを用いたCCTV 災害検知画像の災害被害検出」を発表
