2019.03.22足りないデータはカサ増しすればいい、深層学習によるドローン監視システムShareTweetLINE今回紹介するのは、AIを用いてドローンの位置情報を監視する新しいシステムです。論文では、ドローンと背景の自動合成技術を用いて画像をカサ増しする方法や、動画をフレーム(動画を構成する静止画の単位)毎にわけ、その差分のデータを学習させたりなど、様々な工夫が行われていて、面白い内容になっています。=ドローンが個人用にも普及してきました。これにより、映像コンテンツの充実や新しいレクリエーション、スポーツの誕生など私たちの生活に新しい側面が生まれました。ドローンの普及によって物流の世界が大きく変わり様々な物の即時・適地配達が可能になると考えられています。これらの発展はある種の危険もはらんでいます。当時話題となったので知ってる方も多いのではないでしょうか?ドローンが首相官邸に落下したことで無人機が公共の場の空を飛ぶことに対して危険視する声も多くなり、ドローンを監視する必要性が見えてきました。今回は、サウザンカリフォルニア大学が開発したAIを用いてドローンを監視する新しいシステムについてご紹介します。一般的には、ドローンの監視方法は2通り、無線で追う方式と映像を確認し視覚的に追う方式があります。論文では、近年大きく発展している映像を確認し視覚的に追う方法を、検出と追跡を組み合わせた機会学習の技術で解決しています。ドローン監視システムの難しい点ドローンを映像で監視する上では、複雑で多様な背景や、多数のドローンの種類を識別できなくてはなりません。最大の難点はドローンが写った画像が手に入りにくく、訓練用ドローン画像の量が限られていることです。今回は、データが足りないという課題をドローンと背景の自動合成技術を用いて画像をカサ増しする方法や、動画をフレーム(動画を構成する静止画の単位)毎にわけ、その差分のデータを学習させたりなど、様々な工夫を用いて解決しています。検出機能と追跡機能、2つのモジュールに分けて学習ドローン検出と追跡モジュールを搭載したドローン監視システムが提案されています。ここでは、それぞれ二つのモジュールに分けて学習しています。(1)ドローン検出機能ドローン検出機能については、あらかじめ用意したドローン画像データを2015年に発表されたfasterRCNNという畳み込みニューラルネットワークを用いて学習します。これでは全くサンプルが足りないため3Dレンダリングアルゴリズムと従来の画像生成技術を用いて、大量のドローン合成写真を自動で作り出しました。手法としては画像をドローンと背景とに分け、多くのドローンの2D画像と3Dドローンメッシュを入手します。これを、ドローンの3Dモデルを視距離や視野角、照明条件などを変更して柔軟にレンダリングし、背景画像になじむようなドローンが飛んでいる画像を作成していきまうs。このようにドローンの画像サンプルを作成しカサ増しすることで、インプット画像数が少ないことによる過学習(AIが勝手に間違えた学習をしてしまうこと)を防ぐことができます。(MDNet)という物体追跡アルゴリズムを用いて、今のフレームから次のフレームのどの位置にドローンがいるか大方見当をつけさせます。学習器に周りの複雑な風景を取り除いた、ドローンの動きだけを学習させなければなりません。ここでは連続する画像フレームの差異をとる事で、動いてる物体のみから情報を抽出し、学習器に訓練させました。これにより、風景を含む大量の静止情報を処理する必要がなくなるので、動いている物体に注目することができます。(複雑で多様な背景を無視して動いている物体のみに注目できるため、ドローンの再検出が早くなる。)どうなったかこの検出と追跡機能を入れ替わり立ち代り利用することで安定的なドローンの監視が可能になります。合成画像データを使わない場合と比べて、検出タスクでは、11~16%ほどスコアが上昇し、90%ほどの精度を出しました。追跡タスクについては、10%ほどスコアが上昇し、70%強の精度が出ました。この2つの機能を統合した監視システムを用いる事で、ドローン検出機能によりドローンを検出して、追跡機能によりドローンの追跡を開始します。ドローンを見失った場合でも、追跡機能によりドローンの位置は推測ができるため、素早く再度ドローン検知し、検出したら追跡機能を再度利用することでドローンを常に監視し続けることが可能になります。幅広い応用が期待されるドローン測量では木が生い茂る山間部では電波が届かなかったり、搭載カメラの死角でロスト/衝突という問題がありました。今回の方法を用いる事で、人間の目で見るよりも、正確にドローンを検出/追跡できるようになりました。この研究は結果だけでなく手法にも注目すべきです。今回のように「動くもの」に注目しターゲットを追跡するシステムは、野生動物の監視、天体観測などの自然環境から夜中の不審者検出などのセキュリティ面でも幅広く応用できるかもしれませんし、画像を合成しカサ増しさせるとい手法は他の機械学習テーマでも大いに活用可能です。この記事をシェアするLINE記事の内容等について改善箇所などございましたら、お問い合わせフォームよりAI-SCHOLAR編集部の方にご連絡を頂けますと幸いです。在学する、大学四年生。趣味はスノボとサッカー・テニス・ブログ執筆。大学でTEDxKeioUSFCを開催したり、研究で乳児便の画像認識とライフログ作成を行ったりしている。多くの会社がAIの導入を目的化してしまっているなどの問題意識からAIをもっと身近にというコンセプトのAI-SCHOLARに参画。記事執筆・メルマガなどを担当。個人でもブログを執筆している。5触った感触を頼りに、ゴミを分類するリサイクルロボットが登場。新しい論文を発表しました。月間GANの発展の歴史を振り返る!GANの包括的なサーベイ...レンダリングを応用した画像セグメンテーション「Poin...低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴ...機械学習のためのデータ収集に新たな希望!?半教師学習の...教師あり学習の精度を超えた!?相互情報量の最大化による...たった2行で画像認識モデルの精度向上!?新しいData...「PEGASUS」文章要約に特化した自然言語処理モデル...パラメータ数を激減させる新しい畳み込み「MixConv...Googleが公開した自然言語処理の最新技術、BERT...深層学習×マルチモーダル。お取り扱いについて株式会社wevnal(以下「当社」といいます。)は、AI-SCHOLAR(以下「本サイト」といいます。)をご利用になる方(以下「ユーザー」といいます。)を遵守すると共に、以下のプライバシーポリシー(以下「本プライバシーポリシー」といいます。)に従い、適切に取り扱うものとします。本プライバシーポリシーにおいて、個人情報とは、生存する個人に関する情報であって、当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの(他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものを含みます。)を意味するものとします。当社は、ユーザーの個人情報を、以下の目的で利用いたします。当社は、ユーザーの同意を得て、以下の提供先に、以下の提供情報内容を以下の手段又は方法で提供することがあります。(1)提供先について登録ユーザーが本サイトにおいて資料の請求、閲覧もしくはダウンロードする場合、その資料の提供元である本サイト掲載企業(当該提供元企業から委託を受けた者を含みます。所属企業ではなく、企業に所属する個人が提供元である場合もあります。)に、以下の情報が提供されます。電磁的な方法による送信また、次に掲げる場合は、関係法令に反しない範囲で、ユーザーの同意なく個人情報を第三者に提供することがあります。一部または全部を外部委託することがあります。委託先における個人情報の取扱いについては当社が責任を負います。当社は、個人を特定できないよう加工した統計データを作成することがあります。当社は、統計データを何ら制限なく利用することができるものとします。して、ユーザーご本人に限り、個人情報の開示、訂正、追加または削除、利用停止、ならびに第三者への提供の停止(以下「個人情報の開示等」といいます)を求めることができるものとします。以下の場合は個人情報の変更等に応じないことがあります。他の法令に違反することとなる場合また、当該個人情報の変更等に多額の費用を要する場合、その他の、個人情報の開示等を行うことが困難な場合であって、ユーザーの権利・利益を保護するため必要なこれに代わるべき措置をとるときは、個人情報の変更等に応じないことがあります。当社サービスは、Cookie及びこれに類する技術を利用することがあります。これらの技術は、当社による当社サービスの利用状況等の把握に役立ち、サービス向上に資するものです。Cookieを無効化されたいユーザーは、ウェブブラウザの設定を変更することによりCookieを無効化することができます。Cookieを無効化すると、当社サービスの一部の機能をご利用いただけなくなる場合があります。当社は、法令等の定めがある場合を除き、必要に応じて、本プライバシーポリシーを変更することができるものとします。プライバシーマークに関して当社は、プライバシーマークの認証を取得しています。パスワードをお忘れの。