[2Win5] Poster session 2

[2Win5-58] Object Detection in Occluded Environments via Depth Estimation and Image Inpainting

〇Yuta Kayatani¹, Taiga Wada¹, Yoshio Kato¹, Yuki Sugimoto¹, Shuhei Tarashima¹ (1.NTT communications)

Keywords:Image media processing, Object Detection, Obstacle removal

障害物が存在する環境での物体検出は、対象物体の一部が欠落されるため困難な課題である。例えば、網やメッシュといった障害物においては、部分的な情報が得られるものの、対象物体の認識を不安定にする。本研究では、深度推定と画像修復を組み合わせることで、対象物体の検出にあたり障害物の影響を抑制する方法を提案する。
提案手法では、カメラからの入力画像に対して深度推定を行い、障害物と検出対象における障害物領域を特定する。次に、得られた深度情報に基づいて障害物領域の画像修復を行い、修復画像に対して物体検出を実施する。
評価実験では、サーバラックの網越しのサーバ検出タスクを用いて提案手法の有効性を検証した。検出精度の評価指標mAP(IoU=0.50:0.95)において、遮蔽物がある環境と比較して明条件では14%、暗条件では18%の性能向上を達成した。