異常検知のための環境の通常状態を記憶するネットワーク構造の提案

摘要

本研究では，不審物検知のためのロボットビジョンを実現するネットワーク構造を提案した．このネットワーク構造は入力層，リージョン層，パターン層の3層から構成され，環境からの入力を反復して受け付けることで，環境の通常状態を記憶することによって不審物を検知する．まず，リージョン·パターンノード間結合によって，入力パターンとしてのその環境の通常状態らしさを記憶する．次に，リージョンノード間結合によって，パターンが入力される位置関係として画像全体の通常状態らしさを記憶する．そして，環境の通常状態とは異なる不審物に対し，提案モデルは高い出力値を示すようになる．実験では，建物内の通路内の観測に適用したところ，提案モデルは新しく環境に設置された段ボール箱に対して高い出力を示すことが確認された．