[1M4-GS-13] AI応用: 人と検知

[1M4-GS-13-05] エスカレーターにおけるベビーカー乗入れ検知のための撮像条件を考慮した学習データ拡張

〇西川 由理^1,2、小澤 順^1,2 (1. 国立研究開発法人　産業技術総合研究所、2. パナソニック株式会社)

キーワード：物体検出、ベビーカー、データ拡張

ベビーカーのエスカレーター乗入れ事故の対策として，乗り場付近の監視カメラでベビーカーの検出を行い，利用者に警告する仕組みが有効だと考えられる．しかしベビーカーは一般に入手可能な学習データが少ない上に，監視カメラの設置場所によって検出すべきベビーカーの形状やオクルージョンの性質も異なるため，十分な検出性能が得られないことが課題であった．本研究ではベビーカーのCGを用い，監視カメラの撮像条件を考慮したデータ拡張による，ベビーカーの検出性能を評価する．その結果，異なる撮像条件によって，異なる大きさや向きのCGを用いた合成画像を用いたデータ拡張が，検出性能を向上させることを確認した．