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信号変換方法を工夫し、周辺環境に乱されない音波検出を実現可能に！
マイクロフォンに代表されるように周辺環境の情報取得に音波を用いる装置の産業利用が行われている。近年では、輸送分野(自動車等)の自動運転を実現する目的でさまざまなセンシング技術が研究されているなか、音波計測を検知デバイスとして活用する技術に注目が集まっている。従来、検知手段としてレーザーやカメラの検討がなされてきたが、雨等の荒天時に検出感度が低下することが自動運転の実現には大きな障害となっており、技術革新が望まれていた。 本発明は、音波を電気信号へ変換する過程を見直し、信号変換方法を工夫することで、周辺環境の擾乱に強い検知デバイスの実現を可能にするものである。
地表面の状況を高精度に抽出できます
昨今、ドローン（またはUAV）をプラットフォームとして、Structure from Motion（SfM）による多視点画像からの三次元計測が行われている。得られる画像データに対し機械学習を用いることで、地形や植生情報の定量的な評価・把握が試みられているが、従来提案されている方法では簡便さや精度向上に課題があった。そこで本発明は、ドローンを利用して得られる高さ情報を用いて、植生等の地表面の利用状況を容易に把握することができる地表面合成画像作成方法を提供する。合成画像は、RGBの３チャンネル画像として得られるため汎用性が高い。また、任意のフリーソフトで処理可能であり導入ハードルは低いと考えられる。機械学習精度においては、オルソ画像のみを用いて屋敷林の抽出を行った比較例でのDice係数は、0.64であったのに対し、合成画像で屋敷林の抽出を行った場合のDice係数は、0.80と、精度向上が確認できた。
