三菱重工技報
    Vol. 59 No. 3 (2022)   デジタルイノベーション特集
    技術論文
    深層学習と領域認識を組み合わせた画像変換技術

    Image Conversion Technology Utilizing Deep Learning & Semantic Segmentation
    西森稔晃
    Toshiaki Nishimori
    平出昂
    Ko Hirade
    高桑義直
    Yoshinao Takakuwa
    清水裕量
    Hirokazu Shimizu
    中尾健太
    Kenta Nakao
    西森稔晃
    平出昂
    高桑義直
    清水裕量
    中尾健太
    自動運転車両の検証として,実車による走行試験が行われているが,自然現象や交通流の組合せは無数に存在し,検証データ収集の時間·費用の削減,その効率化が求められている。そこで当社では,東京大学との共同研究により,物体認識において重要な役割を占めているカメラ画像を対象に,深層学習を用いて,ある環境で撮影された実画像を異なる環境の画像に変換するAIアルゴリズム(関連特許出願済)を開発した。本アルゴリズムでは,細部の変換精度を向上させるため,従来の画像変換技術に領域認識技術を組み合わせた。この結果,自動運転車両の検証に必要な大量のデータが短時間で生成でき,検証データ収集の時間·費用の削減が可能となる。

    製品・技術