情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

空撮画像からの車両検出は、交通量調査、安全目的のための車追跡、駐車場の車のカウントなどへの応用が期待される。現在は人の目視作業が必要であり、時間的、人的コストの削減が大きな課題となっている。本稿では、深層学習を用いた物体検出手法のうちSSD、 Faster R-CNN を車両検出に適用し、実際の空撮画像を用いて検出精度を比較評価した。空撮画像には車と類似した物体（家の屋根、倉庫など）が多数写っており、その誤検出が精度低下の大きな要因となっている。訓練済みのFaster R-CNN によって誤検出された領域を負事例（背景ラベル）として、訓練データセットに追加し、再学習することで適合率が向上することを確認した。