機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

Semantic Segmentation 口頭発表

セマンティックセグメンテーションによる超高解像度画像からの変化点検出

Author
筒井駿吾, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘
Publication
動的画像処理実利用化ワークショップ,2021

Download: PDF (Japanese)

変化点検出とは,異なる時刻に撮影された同一シーン画像から変化した領域を抽出する問題であり,リモートセンシング技術の1つとして広く研究されている.変化点検出は,人的コストまたは時間的コスト削減のため,高解像度マップの自動更新,土地利用変化の推移など,様々なアプリケーションに応用されている.しかし,従来の変化点検出手法の多くは変化領域を検出するのみであるため,画像内に複数の検出対象がある場合,変化領域のオブジェクトクラスまでわからない.そこで本研究では,変化領域のオブジェクトクラスを同時に推定する変化点検出手法を提案する.提案手法は,セマンティックセグメンテーションモデルにより抽出した特徴マップを,変化点検出モデルの入力として使用することで,変化領域の検出精度向上を図る.

次の研究