日本地球惑星科学連合2022年大会

講演情報

[J] ポスター発表

セッション記号 M (領域外・複数領域) » M-GI 地球科学一般・情報地球科学

[M-GI35] 情報地球惑星科学と大量データ処理

2022年5月30日(月) 11:00 〜 13:00 オンラインポスターZoom会場 (38) (Ch.38)

コンビーナ:村田 健史(情報通信研究機構)、コンビーナ:野々垣 進(国立研究開発法人 産業技術総合研究所 地質調査総合センター)、本田 理恵(高知大学自然科学系理工学部門)、コンビーナ:深沢 圭一郎(京都大学学術情報メディアセンター)、座長:深沢 圭一郎(京都大学学術情報メディアセンター)、野々垣 進(国立研究開発法人 産業技術総合研究所 地質調査総合センター)、本田 理恵(高知大学自然科学系理工学部門)、村田 健史(情報通信研究機構)

11:00 〜 13:00

[MGI35-P09] 映像IoTシステムによるリアルタイムの降雪検出

*菊田 和孝1村上 雄樹1村田 健史1 (1.国立研究開発法人情報通信研究機構)

キーワード:映像IoT、自動検出

映像IoT技術に基づく移動体検出アルゴリズムを用いた降雪検出手法を提案する。映像IoTは新しいコンセプトの屋外に設置するIoTセンサの一種であり、高解像度、高時間分解能の映像を取得できる。今回設置するカメラは市販のIPカメラであり、コストパフォーマンスに優れ、様々な位置に設置することが容易である。IPカメラと共にエッジ側でシングルボードコンピュータ(Raspberry Pi)を使用することで数分おきに数秒の映像を取得するといった柔軟なオペレーションが可能となっている。本システムにより、映像からの雪片の大きさや量のデータの取得を実現した。映像フレーム間の画像差分から画面内の雪領域の検出を行い、その面積と個数から降雪の度合いを判断する。カメラ映像に映る雪片の形状と分布は昼夜(可視光と赤外光)や設置位置によって変化する。本研究ではカメラ視野の奥行きと降雪観測可能領域の情報から、カメラ設置位置によらない一定の指標を作成し、様々な観測場所で得られたデータを整理した。本手法では1080p, 25fpsの映像から降雪自動検出を実現した。