講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-07-08 14:25
LED信号機の点灯・消灯時および昼夜における着雪の各種赤外線センサによるイメージングと機械学習を用いた検出 ○三浦佑太・関 雪乃・川崎浩輝・王 宇軒・斎藤 翼・佐藤祐一(秋田大) ICTSSL2021-10 |
抄録 |
(和) |
近年,発光ダイオード(LED)の普及により,道路表示器等のLED化が進んでいる.しかし, LEDは従来の白熱電球と比較し発熱量が少なく,信号表示部への着雪の影響による交通事故の危険性が問題視されている.この背景を受け,我々は信号灯における着雪除去システムについて検討を行っている.これまでの研究から,各種赤外線を検出するアレイセンサを用いることで,点灯・消灯や昼夜にかかわらない同一条件におけるモニタリングが可能であることを確認した.本研究ではこれらに加え,着雪除去のためのシステムへの的確なフィードバックを行うため,深層学習を用いることによる着雪状況の認識について検討を行った. |
(英) |
In recent years, with the spread of light emitting diodes (LEDs), the use of LEDs for road indicators is progressing. However, LEDs generate less heat than conventional incandescent light bulbs, and the risk of traffic accidents due to the effects of snow accretion on the signal display is regarded as a problem. From the above background, we are studying a snow accretion removal system for signal lights. From previous research, we have confirmed that by using various infrared array sensors for monitoring under the same conditions that are not affected by the on / off of signal lights and day/night. In this study, in addition to these, we examined the recognition of snow accretion conditions using deep learning, in order to provide accurate feedback to the system for snow accretion removal. |
キーワード |
(和) |
LED / ボロメータアレイ / サーモパイルアレイ / C-MOSイメージセンサ / 深層学習 / YOLO / / |
(英) |
LED / bolometer / thermopile / CMOS / deep learning / YOLO / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 97, ICTSSL2021-10, pp. 12-16, 2021年7月. |
資料番号 |
ICTSSL2021-10 |
発行日 |
2021-07-01 (ICTSSL) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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ICTSSL2021-10 |
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