| 講演名 | 2020-03-05 深層学習による道路損傷検出の精度改善手法の一提案 和田 直己(早大), 竹内 健(早大), 金井 謙治(早大), 甲藤 二郎(早大), |
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| 抄録(和) | 日本の道路の多くが更新期に近づいているため、道路損傷を自動で検知することが求められている．道路損傷の検知手法として、SSD等の深層学習による物体検知手法を用いたRoad Damage Detectorが提案されている．ただし、この手法では、道路損傷対象によって検出漏れが多いという問題がある．そこで精度評価改善のために，YOLOとMobileNetを組み合わせた路面性状検知手法を検討する． |
| 抄録(英) | Recently, automatic road damage detection is required because many Japanese roads need to be repaired due to infrastructure aging problem. As related study, Road Damage Detector is proposed, and this approach adopts deep learning methods, such as SSD-Inception and SSD-MobileNet, in order to detect road damages from images captured by smartphones. However, we confirm that this method indicates low recall values through evaluation. To provide more reliable road damage detection, we study a method that combines YOLO and MobileNet. |
| キーワード(和) | 深層学習 / 路面性状検知 / 画像処理 |
| キーワード(英) | Deep Learning / Road Damage Detecion / Image Processing |
| 資料番号 | IMQ2019-14,IE2019-96,MVE2019-35 |
| 発行日 | 2020-02-27 (IMQ, IE, MVE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE / IMQ / MVE / CQ |
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| 開催期間 | 2020/3/5(から2日開催) |
| 開催地（和） | 九州工業大学 戸畑キャンパス |
| 開催地（英） | Kyushu Institute of Technology |
| テーマ（和） | 五感メディア，マルチメディア，メディアエクスペリエンス， 映像符号化，イメージメディアの品質，ネットワークの品質 および信頼性，一般 （魅力工学（AC）研究会協賛） |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 木全 英明(NTT) / 中口 俊哉(千葉大) / 間瀬 健二(名大) / 下西 英之(NEC) |
| 委員長氏名（英） | Hideaki Kimata(NTT) / Toshiya Nakaguchi(Chiba Univ.) / Kenji Mase(Nagoya Univ.) / Hideyuki Shimonishi(NEC) |
| 副委員長氏名（和） | 児玉 和也(NII) / 高橋 桂太(名大) / 前田 充(キヤノン) / 魚森 謙也(阪大) / 井原 雅行(NTT) / 岡本 淳(NTT) / 平栗 健史(日本工大) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuya Kodama(NII) / Keita Takahashi(Nagoya Univ.) / Mitsuru Maeda(Canon) / Kenya Uomori(Osaka Univ.) / Masayuki Ihara(NTT) / Jun Okamoto(NTT) / Takefumi Hiraguri(Nippon Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 早瀬 和也(NTT) / 松尾 康孝(NHK) / 大橋 剛介(静岡大) / 齊藤 新一郎(ソニーセミコンダクタソリューションズ) / 平山 高嗣(名大) / 青木 良輔(NTT) / 大田 健紘(日本工大) / 木村 共孝(同志社大) / 山中 広明(NICT) |
| 幹事氏名（英） | Kazuya Hayase(NTT) / Yasutaka Matsuo(NHK) / Gosuke Ohashi(Shizuoka Univ.) / Shinichiro Saito(Sony Semiconductor Solutions) / Takatsugu Hirayama(Nagoya Univ.) / Ryosuke Aoki(NTT) / Kenko Ota(Nippon Inst. of Tech.) / Tomotaka Kimura(Doshisha Univ.) / Hiroaki Yamanaka(NICT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 海野 恭平(KDDI総合研究所) / 福嶋 慶繁(名工大) / 工藤 博章(名大) / 土田 勝(NTT) / 平井 経太(千葉大) / 西口 敏司(阪工大) / 横山 正典(NTT) / 福嶋 政期(東大) / 佐々木 力(KDDI総合研究所) / 西川 由明(NEC) / 木村 拓人(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kyohei Unno(KDDI Research) / Norishige Fukushima(Nagoya Inst. of Tech.) / Hiroaki Kudo(Nagoya Univ.) / Masaru Tsuchida(NTT) / Keita Hirai(Chiba Univ.) / Satoshi Nishiguchi(Oosaka Inst. of Tech.) / Masanori Yokoyama(NTT) / Shogo Fukushima(Univ. of ToKyo) / Chikara Sasaki(KDDI Research) / Yoshiaki Nishikawa(NEC) / Takuto Kimura(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Image Engineering / Technical Committee on Image Media Quality / Technical Committee on Media Experience and Virtual Environment / Technical Committee on Communication Quality |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層学習による道路損傷検出の精度改善手法の一提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of Road Damage Detection Method Based on Deep Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 路面性状検知 / Road Damage Detecion |
| キーワード(3)（和/英） | 画像処理 / Image Processing |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 和田 直己 / Naoki Wada |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 竹内 健 / Masaru Takeuchi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 金井 謙治 / Kenji Kanai |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 甲藤 二郎 / Jiro Katto |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-03-05 |
| 資料番号 | IMQ2019-14,IE2019-96,MVE2019-35 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | IMQ-454,IE-456,MVE-457 |
| ページ範囲 | pp.3-8(IMQ), pp.3-8(IE), pp.3-8(MVE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-27 (IMQ, IE, MVE) |