車載カメラからランドスケープの変化を検出
時空間上に分布している撮像画像を有効活用可能！ランドスケープの特長を抽出する点に新規性・優位性があります
埼玉大学にて研究されている、地域の気候や環境等に生じる時空間的な事象を、 精度よく検出する技術についてご紹介いたします。 座標データと時刻データを含む撮像画像データを複数取得し、 深層学習モデルにより、撮像画像データの画像内に予め定めておいた 特長が含まれる確率を算出。 現実世界において設定したグリッド内で、日毎に算出した確率の平均値を 算出し、得られた時系列データから事象の変化を検出または推定します。 【特長】 ■車載カメラなど、位置情報つき撮像画像からランドスケープを 把握することが可能 ■衛星観測、ドローンなどでも把握できない地域環境・ランドスケープが 把握可能となる技術 ■災害被害把握、耕作放棄や森林伐採、土地被覆変化、景観変化、 ヒートアイランドなどの熱環境変化検知に活用が期待される ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
基本情報
【実用化に向けた課題】 ■車載カメラなどからの位置情報付き撮像画像の継続的な収集 ■効率的な画像収集およびモデル適用システムの構築 ■対象課題の設定 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
価格帯
納期
用途／実績例
【活用例】 ■生物季節観測に関する、生物季節情報の収集 ■降雨・冠水ならびに火災による災害検知 ■家屋・構造物倒壊による災害被害把握 ■耕作放棄や森林伐採、土地開発などによる土地被覆変化 ■景観変化 ■ヒートアイランドなどの熱環境変化検知など ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
