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J-GLOBAL ID：202502289210728967   整理番号：25A2184863

小領域移動物体検出における背景フローの弁別手法

Background-Flow Discrimination in Small Moving Object Detection

著者 (4件)： 西田健次 (開志創造大 情報デザイン) ,  西田健次 (事業創造大学院大) ,  糸山克寿 (ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン) ,  中臺一博 (東京科大)
資料名： 人工知能学会第二種研究会資料(Web)  (JSAI Technical Report, Type 2 SIG (Web))
巻： 2024  号： Challenge-066  ページ： 55-60(J-STAGE)  発行年： 2024年12月20日 
JST資料番号： U2752A  ISSN： 2436-5556  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 魚眼レンズによる全天画像から鳥の検出を行っている.全天画像内における鳥の画像は数画素から十数画素程度と小さく,形状による物体検出手法の適用は困難であるため,鳥の動きによって生じるオプティカルフローを利用した検出を行っている.その際,大きな課題となっているのは,鳥由来のオプティカルフローと風による樹木の動きによる背景のオプティカルフローとの弁別である.鳥由来のフローは狭い範囲から発生し,背景のフローはある程度広い範囲で同時に発生することを利用し,DoG(Difference of Gaussian)による空間的なフィルタリングによる弁別を提案してきたが,必ずしも十分な弁別性能は得られていなかった.一方で,数分程度の動画中に鳥が現れるのは全体でも数秒程度であり,一羽の鳥が現れているのは1秒に満たないことが多い.これに対して,背景のオプティカルフローは,一定の場所で繰り返し発生していると考えられる.そこで,時間方向での平均化フィルタリングを行うことにより,鳥由来のオプティカルフローを除去し,背景のオプティカルフローのみを取り出すことが可能と考えられる.本稿では,DoGフィルタのパラメータ,並びに,時間方向の平均化フィルタによる背景オプティカルフローの弁別手法の効果を検証する.(著者抄録)

シソーラス用語： 魚眼レンズ ,  全天球画像 ,  *鳥類 ,  *物体検出 ,  *オプティカルフロー ,  バックグラウンド ,  フィルタリング ,  抽出 ,  動画像処理
準シソーラス用語： *移動物体抽出 ,  時空間フィルタリング ,  小物体 ,  小領域 ,  全天画像 ,  鳥 ,  背景 ,  弁別

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 物体検出 ,  背景 ,  フロー ,  手法