[2F1-GS-10f] AI応用：安全

[2F1-GS-10f-03] 平均画像に対するVAE異常検知の適⽤による道路落下物検出

〇山本 健生¹、橋本 敦史²、岡本 大和¹ (1. オムロンソーシアルソリューションズ株式会社、2. オムロンサイニックエックス株式会社)

キーワード：社会インフラ応用、コンピュータビジョン、異常検知、変分オートエンコーダ

道路の安全・安心な環境づくりのため、監視カメラを用いた落下物の自動検出が有用である。従来、落下物検出には背景差分法が用いられていた。しかし、光の当たり方・影など、環境変化まで誤検出する課題があった。そこで本研究では、VAE(Variational Auto-Encoder) による異常検知技術を道路の監視カメラによる落下物検出問題に適用した。実験の結果、OpenCVによる背景差分法と比較して、特に環境変化が多く含まれる画像において精度が向上した。落下物の検出精度は35%から75%に向上し、誤検出率は15.0%から2.4%に減少した。