Kohei Tsuzuki, "Identification Risk Degree of Incident Using CNN"

2016/11/28 17:49 に 後藤太一 が投稿

本研究では危険なシーン(ヒヤリハット)識別の自動化を目的とし,CNNによる識別器を作成した.
具体的には,データベースとしてヒヤリハットデータベース2016における前方映像からの画像一枚をを
入力として使用し,高レベル(危険なシーン)か低レベルを識別する学習器となっている.
層数が異なるモデル数種類の比較実験を行った結果,深い構造をもつモデルほど性能が高い判明し,
最大で約62%の正解率となった.
また,画像上部の領域(主に空)を切り取る事前処理も検討したが,こちらの有効性は確認されなかった.
今後はより性能を高めるため,3D-CNNへの拡張を行う予定である.
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