高精度な夜間監視システム

監視カメラが設置されるような危険な場所や立ち入り禁止の場所へ夜間に立ち入ることで引き起こされる事故は、WHOの資料からも毎年報告されている。このような事故を減らすために、赤外線カメラを用いて夜間の人の侵入を検知して警告をするシステムが開発されてきた。しかし、多くのシステムは昼間の画像を元に作られているため、夜間の監視では十分な効力を発揮できていない。

そのような課題を解決するために、CNN（Convolutional Neural Network）を基にしたディープラーニングを用いたシステムの開発が進んでいる。夜間に撮影された画像を用いて夜間の人物検出に対応したモデルを学習させるのだ。

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アメリカのジョージア工科大学のJingdao Chenら研究者は、頭上に設置された監視カメラの夜間の映像を元に、CNNをベースとしたピクセル単位の細かい人物検出のための分類器を提案した。

結果、夜間の映像から人物を検出することはできたのだろうか？続きを読んでみよう。

AIで未来を変える仲間：Jingdao Chenについて
ジョージア工科大学大学院にてリサーチアシスタントを務める。ロボット工学などにおける機械学習を用いた3Dモデリングに関する研究を幅広く行っている。

CNNを基にした学習モデルで夜間の画像から人物検出

Jingdao Chenらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。