領域ベース深層学習を用いた車載カメラ映像からの危険予測

摘要

ADAS，及び自動運転の研究では運転者視点の映像から道路・交通状況の危険度を予測する研究が行われている．本研究では，車載カメラ映像から領域ベースCNN とLSTM により交通状況を符号化し相対比較ロス(Comparative Loss)関数により学習した危険度推定器で危険を予測する手法を提案する．本手法では，車載カメラ映像から物体検出器YOLOv2 を使って移動体領域を切り出すと同時に，検出器の中間層からそれらの特徴量を取り出す．そして，これらの特徴量系列をLSTM に入力して相対比較ロス関数により危険度推定器を学習して危険度を予測する．車載カメラのデータセットを用いて学習を行い，危険度推定の精度を評価する．