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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-06-23 14:25 三次元動体検知を可能とする機械学習モデル構築のための自己学習支援ネットワークシステムの開発と評価 ○堀内達貴・宮地秀至・山本 寛（立命館大）  IA2025-6 ICSS2025-6 |
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| 抄録 | （和） | 近年、自動運転技術の発展に伴い、カメラや三次元LiDARを用いた歩行者や車両の検出手法や、それらの最新の位置情報を記録したダイナミックマップの構築が進められている。特に、歩行者や車両の正確な位置を測定するために、三次元LiDARから収集される点群データに対応する機械学習技術も提案されている。しかし、点群に対して正解となるラベルを設定するアノテーションの作業に手間がかかることが課題である。これに対し、カメラ画像に対して物体識別を行った結果を、正解ラベルとして点群へ自動的に設定する方法も検討されているが、カメラ画像と点群データの位置合わせに加えて、カメラ画像に含まれるプライバシー保護が課題となっている。そこで本研究では、特定範囲内の車両や信号機に設置された路側機が閉域ネットワークを構築し、LiDARやカメラで観測した同一物体に対応するデータを共有することで、点群データに対応する機械学習用の学習データを自動生成するシステムを提案する。特に、三次元LiDARを搭載した車載機と、カメラを搭載した路側機が連携し、観測対象となる物体の座標を同定する機能を検討する。また、交差点を模した実証実験により、異なるセンサの観測結果の同定と学習データの自動生成の可能性を確認した。 |
| （英） | In recent years, with the development of automated driving technology, methods for detecting pedestrians and vehicles using cameras and 3D LiDAR, as well as dynamic maps based on the location information of vehicles and pedestrians, have been developed. To realize a wide-area dynamic map, it is necessary to integrate observation data from multiple sensors, but there are challenges in accurately mapping the observation results of the same object, privacy protection when sharing point clouds, and difficulties in labeling objects to point clouds. In response, the use of object identification using camera images and automatic labeling to point clouds has been considered, but alignment and privacy protection remain challenges. In this study, we propose a system that automatically generates training data for machine learning by building a closed network of vehicles and roadside units installed on traffic signals within a specific range and sharing information on the same object observed by LiDAR and cameras. Through a demonstration experiment simulating an intersection, we confirmed the possibility of identifying the observation results of different sensors and automatically generating training data. In the future, we aim to improve the accuracy of object identification using models constructed with these training data, and also to extract point clouds with high accuracy in a multi-object environment by linking with models such as PointPillars. | |
| キーワード | （和） | IoT / 自動運転技術 / 三次元LiDAR / カメラ / 三次元点群解析 / 物体検出 / 物体同定 / |
| （英） | IoT / automated driving technology / 3D LiDAR / camera / 3D point cloud analysis / object detection / object identification / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 85, IA2025-6, pp. 30-35, 2025年6月. | |
| 資料番号 | IA2025-6 | |
| 発行日 | 2025-06-16 (IA, ICSS) | |
| 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 | IA2025-6 ICSS2025-6 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA ICSS |
| 開催期間 | 2025-06-23 - 2025-06-24 |
| 開催地（和） | 広島大学 東千田キャンパス |
| 開催地（英） | Hiroshima University, Higashi Senda Campus |
| テーマ（和） | インターネットセキュリティ、一般 |
| テーマ（英） | Internet Security, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IA |
| 会議コード | 2025-06-IA-ICSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 三次元動体検知を可能とする機械学習モデル構築のための自己学習支援ネットワークシステムの開発と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development and Evaluation of Self-Supervised Network System for Building Machine Learning Models Enabling 3D Moving Object Detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | IoT / IoT |
| キーワード(2)（和/英） | 自動運転技術 / automated driving technology |
| キーワード(3)（和/英） | 三次元LiDAR / 3D LiDAR |
| キーワード(4)（和/英） | カメラ / camera |
| キーワード(5)（和/英） | 三次元点群解析 / 3D point cloud analysis |
| キーワード(6)（和/英） | 物体検出 / object detection |
| キーワード(7)（和/英） | 物体同定 / object identification |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀内 達貴 / Tatsuki Horiuchi / ホリウチ タツキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮地 秀至 / Hideaki Miyaji / ミヤジ ヒデアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 寛 / Hiroshi Yamamoto / ヤマモト ヒロシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-06-23 14:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IA |
| 資料番号 | IA2025-6, ICSS2025-6 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.85(IA), no.86(ICSS) |
| ページ範囲 | pp.30-35 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-06-16 (IA, ICSS) |
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