抄録

◎岡　兼治・宮田繁春（近畿大）

近年, 自動車の自動運転や様々な運転支援に注目が集まっている. その際, 道路標識を自動で認識することが試みられている. 交通事故の原因のひとつとして速度の出し過ぎが挙げられることから本研究は, 速度規制標識を自動検出する方法について検討した. 検出法として機械学習法を用い, 特徴量にはHaar-like特徴量, HOG特徴量, LBP特徴量を用いた. それぞれの検出結果を比較し, 速度規制標識の検出にどの特徴量を導入するのが適当であるかについて検討を行った. 比較項目として, 検出率, 正検出率, 誤検出率, どういうものを誤検出しているのかの分析, 学習にかかった時間, 学習の際の正解画像の数, 不正解画像の数, 正解画像に使う画像の解像度を採用した. その結果, LBP特徴量を用いた機械学習に基づいて識別器を構成する方法が最良であることを確認した.