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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-01-25 10:20 深層学習による外環境を問わないLED信号機上の着雪箇所の認識および状態判別とその活用 ○松坂愛美・斎藤 翼・佐藤祐一（秋田大）  CAS2023-84 ICTSSL2023-37 |
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| 抄録 | （和） | これまで，様々なメリットから全国的に信号機のLED化が進められている．その一方で冬期間の降雪地域では，LEDの特性上，信号機レンズ部への着雪とそれによる視認性低下が引き起こされ，安全確立の妨げの一因となっている．本研究では研究室環境下において簡易的にLED信号機モデルを作製し，赤外線イメージセンサ等を使用することでレンズ部のイメージングを行った．得られたデータをもとに深層学習による着雪状態の検出およびセグメンテーションを行い，より正確な着雪箇所やその状態の認識をすることによる融雪システムへの有効活用を検討した． |
| （英） | Currently, the use of LEDs in traffic signals is being promoted for various advantages. However, due to the characteristics of LEDs in snowy areas, snow lands on the lenses of traffic signals, reducing visibility, and thus traffic safety is not guaranteed. In this study, a simple LED traffic signal was fabricated in a laboratory environment and the lens was imaged using an infrared image sensor. Based on the obtained data, object detection and segmentation using deep learning were performed to recognize snow landing points and their conditions with higher accuracy, and their effective use in snow melting systems was investigated. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / YOLO / 物体検出 / セグメンテーション / 推論 / LED信号機 / 着雪 / |
| （英） | deep learning / YOLO / object detection / segmentation / inference / LED traffic signals / snow / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 362, ICTSSL2023-37, pp. 11-16, 2024年1月. | |
| 資料番号 | ICTSSL2023-37 | |
| 発行日 | 2024-01-18 (CAS, 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) | |
| PDFダウンロード | CAS2023-84 ICTSSL2023-37 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICTSSL CAS |
| 開催期間 | 2024-01-25 - 2024-01-26 |
| 開催地（和） | 東海大学（湘南キャンパス） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 学生セッション・一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICTSSL |
| 会議コード | 2024-01-ICTSSL-CAS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習による外環境を問わないLED信号機上の着雪箇所の認識および状態判別とその活用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Using Deep Learning to Recognize and Determine the State of Snow on LED Traffic Signals Regardless of the Outside Environment and Its Application |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | YOLO / YOLO |
| キーワード(3)（和/英） | 物体検出 / object detection |
| キーワード(4)（和/英） | セグメンテーション / segmentation |
| キーワード(5)（和/英） | 推論 / inference |
| キーワード(6)（和/英） | LED信号機 / LED traffic signals |
| キーワード(7)（和/英） | 着雪 / snow |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松坂 愛美 / Megumi Matsuzaka / マツザカ メグミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 秋田大学 (略称： 秋田大) Akita University (略称： Akita Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 斎藤 翼 / Tsubasa Saito / サイトウ ツバサ |
| 第2著者 所属（和/英） | 秋田大学 (略称： 秋田大) Akita University (略称： Akita Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 祐一 / Yuichi Sato / サトウ ユウイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 秋田大学 (略称： 秋田大) Akita University (略称： Akita Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-01-25 10:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICTSSL |
| 資料番号 | CAS2023-84, ICTSSL2023-37 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.361(CAS), no.362(ICTSSL) |
| ページ範囲 | pp.11-16 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-01-18 (CAS, ICTSSL) |
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