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J-GLOBAL ID：202002239519364703   整理番号：20A1230808

深層畳み込みニューラルネットワークを用いたセマンティックセグメンテーションによる森林作業道抽出

Strip road detection with semantic segmentation based on deep convolutional neural networks.

著者 (2件)： 有水賢吾 (国立研究開発法人森林研究・整備機構森林総合研究所) ,  毛綱昌弘 (国立研究開発法人森林研究・整備機構森林総合研究所)
資料名： 森林利用学会誌  (Journal of the Japan Forest Engineering Society)
巻： 35  号： 1  ページ： ROMBUNNO.35.7(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： L3308A  ISSN： 1342-3134  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： 森林作業道の自動走行における走行可能領域判別のために,深層畳み込みニューラルネットワークを用いたセマンティックセグメンテーションの適応性を評価および検討した。本研究では深層畳み込みニューラルネットワークを用いたセマンティックセグメンテーションとして最も一般的な手法である完全畳み込みネットワークについて検討を行い,作業道を撮影した画像をデータセットとして用いた。車道クラス,背景クラス,車道クラスと背景クラスの間にあたるバッファクラスの3 クラス分類を行った結果,96.7 ~97.2%と高い総合精度が得られた。これらの結果より,先行研究のある一般道路での検出結果と同程度の精度での検出が可能であることを示した。個別クラスでは,車道クラスの適合率が96.7 ~97.5%,バッファクラスの適合率が67.4 ~71.6%,背景クラスの適合率が98.5 ~98.6%であり,本研究で用いたモデルによるバッファ部分の高精度の検出は困難であることが示唆されるものの,車道クラスは高精度で検出が可能であり,車両が通行可能な十分な道幅が確保されている場合であれば本研究で提案した手法による作業道のローカル経路設定が可能であることが示された。(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  機械学習 ,  *林道 ,  分類 ,  自動走行装置 ,  認識 ,  林業 ,  林業機械 ,  画像処理 ,  *画像認識
準シソーラス用語： クラス分類 ,  *セマンティックセグメンテーション ,  環境認識 ,  *森林作業道 ,  *深層畳込みニューラルネットワーク

著者キーワード (10件)： 環境認識 ,  完全畳み込みネットワーク ,  自動走行車 ,  路肩 ,  ロボット ,  environmental recognition ,  fully convolutional networks ,  autonomous vehicle ,  road edge ,  robot

分類 (2件)： 林業一般  (FF01010M) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (37件)：

• 麻生英樹・安田宗樹・前田新一・岡野原大輔・岡谷貴之・ 久保陽太郎・ボレガラダヌシカ(2015)深層学習. 267pp, 近代科学社, 東京.
• Badrinarayanan, V., Kendall, A. and Cipolla, R. (2017) SegNet: a deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 39(12): 2481-2495
• Bar Hillel, A., Lerner, R., Levi, D. and Raz, G. (2014) Recent progress in road and lane detection: A survey. Mach. Vis. Appl. 25(3): 727-745.
• Caltagirone, L., Scheidegger, S., Svensson, L. and Wahde, M. (2017) Fast LIDAR-based road detection using fully convolutional neural networks. 2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium: 1019-1024.
• Chen, L.C., Papandreou, G., Kokkinos, I., Murphy, K. and Yuille, A.L. (2018) DeepLab: semantic image segmentation with deep convolutional nets, atrous convolution, and fully connected CRFs. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 40(4): 834-848.

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層畳み込みニューラルネットワーク ,  セマンティックセグメンテーション ,  森林作業道