[A-18] 安全・安心な生活とICT

[A-18-9] Use and Effectiveness of Generative Adversarial Networks to Augment Datasets for Object Detection Algorithms Toward Snow Accretion Detection on LED Traffic Signals

^○松坂愛美, 斎藤翼, 佐藤祐一 (秋田大)

Keywords:敵対生成ネットワーク、物体検出、LED信号機、着雪

冬季の積雪地域ではLED信号機への着雪が課題だ．これまで物体検出アルゴリズムの使用により着雪状況の判断を行ってきたが，さらなる精度向上を目指し，本研究では物体検出アルゴリズム使用時のデータセット拡張のため，敵対生成ネットワークよりDCGANを用いて偽画像生成に取り組み，着雪認識に対して有効な手段であるかを検討した．DCGANでの学習に利用するデータは，疑似LED信号機上に雪を堆積させた画像とし，データの品質に一貫性を持たせるため近赤外線域にて撮影を行った．実際にDCGANで学習を行った結果，着実に学習が進み適切に重みの更新がされていることや，パラメータの値によっては鮮明で多様な偽画像の生成が可能であることを確認した．