일본산업뉴스요약

화소 1개 단위로 피사체를 식별
화소수를 균등하게 하여 정밀도 향상

게이오기쥬쿠대학 이공학부 전자공학과의 아오키(青き) 교수 연구팀은 영상의 요소 하나 하나의 단위에서 피사체를 식별할 수 있는 영상인식기술을 개발했다. 영상을 그대로 인공지능(AI) 기술의 하나인 딥러닝(심층학습)로 식별하는 것이 아닌, 한번 유사한 화소로 만드는 것으로 정밀도를 높이는 것에 성공했다. 식별률은 기존 기술의 71.9%에서 79.5%로 향상되었다. 자율주행 등 보다 정밀한 영상인식방법으로서 응용을 생각하고 있다.

현행 영상인식은 영상의 피사체 주변을 포함한 네모 단위로 인식하는 것이 많다. 하지만 네모 단위가 겹쳐버리면 인식하는 것이 어려워진다. 그래서 화소 하나 하나의 단위로 구분하여 식별하는 기술이 연구되고 있다.

이번 심층학습 전에 화소를 정리하는 처리를 실시하는 것으로 식별 정밀도를 높였다. 비슷한 색깔의 화소들을 1개 단위로 정리하고 동시에 격자 상태로 균등하게 정리해나가는 알고리즘을 채용했다. 그 결과 피사체의 윤곽선이 기존 기술보다 명확해졌다. 작게 비춰서 화소수를 확보할 수 없었던 피사체의 식별 정밀도를 향상시킨다.

자율주행 카메라 및 광각 감시 카메라에서는 멀리서 걷고 있는 보행자 등은 화소수를 확보할 수 없다. 식별 정밀도가 향상된다면 조기 발견 및 카운팅이 가능해진다.

12월 15일에 도쿄국제포럼에서 열리는 게이오과학기술전에서 발표한다.

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