夜間NIR動画像からの動領域スケール変換による遠方歩行者検出

摘要

交通事故防止·被害軽減で重要となる自動緊急ブレーキ等の機能では，精度の高い歩行者検出技術が必要 とされる.歩行者検出には一般に可視光カメラが使用される力、夜間などの低照度環境下では鮮明な画像を取得でき ない問題がある.一方，近赤外（NIR)カメラと近赤外照明の組合せは低照度環境下でも鮮明な画像を取得できるた め，それらを用いた歩行者検出技術の発展が期待されている.NIR映像からの歩行者検出に関する先行研究には，リア ルタイム性と高い検出精度を備えた深層畳み込みニューラルネットワーク（CNN)を使用した手法がある.しかし， 先行研究のCNNでは畳み込みとブーリングを組み合わせるため、画像中の小領域に映り込む遠方の歩行者の検出は 困難である.そこで本研究では，CNN入力の前処理として、遠方の歩行者の見かけの大きさを均等化する手法を提 案する.具体的には，入力連続フレームから時間変化画素群を抽出し，拡大すべき画素ブロックを適応的に決定する. 拡大した画像をCNNに入力することにより，後段処理における歩行者の検出精度の向上を目指す.