■解説
〔外観検査 認識・検出〕
○高次局所自己相関特徴量とOne-class SVMに基づくプラスチック成型部品の画像検査/佐賀大学/江口 大雅・Yeoh Wen Liang・山口 暢彦・奥村　 浩・福田　 修
近年、消費者の嗜好の多様化が加速度的に進む影響で高品質な多品種少量生産が製造現場に求められており、効率的かつ高精度な画像検査システムの開発が急務となっている。現行の画像検査システムの課題点の一つである検査対象部品の位置合わせによる非効率性を、位置不変性という特性をもつ「高次局所自己相関特徴量」で補完する画像検査システムを開発することで解決を図った。本稿では、提案システムの概要と簡単な検証実験の一例を紹介する。

〔ロボットビジョン 認識・検出〕
○多重解像度視差統合によるステレオマッチングの高精度化/大阪大学/福井 界人・山藤 浩明・大倉 史生・松下 康之
近年提案されている機械学習に基づく視差推定の手法は高精度な推定が可能な一方、多くの手法では事前に与えた最大視差を超える視差を推定できないという課題がある。本研究では、視差の大きさが画像解像度に比例するという点に着目し、多重解像度推定視差を適切に統合する手法を提案する。結果として、事前に与えた最大視差によらない高精度な推定を実現した。

〔自動車 その他〕
○LiDARとカメラを用いたセンサフュージョンによる遠距離スパースポイントクラウドの補間手法/芝浦工業大学/伊東 敏夫・齊藤 真衣・沈 　舜聡
LiDARは、自動運転システムの外部センサとして重要な役割を担っている。しかし、遠距離ではポイントクラウドがまばらになってしまうという問題があり、対象物に関する正確な情報を得ることが困難となる。そこで、カメラとLiDARのセンサフュージョンによる補間手法を提案する。これは、カメラのRGBデータを用いて、隣接するフレームで対応点を探索するものである。本稿では、この手法を先行車両に適用して計算コストと形状復元精度を評価し、ポイントクラウドデータのクラスタリングとSVMに基づく分類した結果を紹介する。

〔自動車 認識・検出〕
○レーン別渋滞検知技術/日本電信電話㈱/森　 皓平・横畑 夕貴・林　 亜紀・秦　 崇洋・神谷 正人
商業施設の駐車場への入庫待ちや右左折レーン車列の車両群など、レーン単位の渋滞車列を検知し情報提供することで、これまでにない高度なナビゲーションを実現できると考えている。本稿では、コネクティッドカーの収集可能な情報からレーン単位の渋滞車列を検知する技術について述べる。

〔インフラ整備 認識・検出〕
○ロックフィルダムの堤体点検への画像認識AIの適用 八千代エンジニヤリング㈱/藤井 純一郎
ロックフィルダムの堤体表面にはリップラップ材と呼ばれる岩が配置され、その点検はダム技術者の現地調査により行われてきた。それに対し、深層学習による物体検出を用いてリップラップ材の風化状況を自動検出する手法を開発し点、検作業の省力化と点検評価の均一化を実現した。

〔その他（建設現場） 解析.計測〕
○深層学習を用いた建設現場の安全管理/法政大学/今井 龍一／琉球大学/神谷 大介／大阪経済大学/井上 晴可／関西大学/田中 成典
我が国では、Society 5.0の提唱を契機として、建設現場では生産性向上や安全管理の発展に大きく寄与する技術の開発に関心が高まっている。安全管理の一方策として、ビデオカメラを用いて危険の恐れがある作業者へのリアルタイムな警告が考えられるが、この場合、作業者の自動識別が必要となる。しかし、深層学習を用いた顔認証、歩容認証や人物同定などの既存研究では、服装などが類似する作業者が往来する建設現場への適用は困難である。そこで、著者らは、人工知能を応用することで、建設現場の安全管理に適用可能な人物の識別技術の開発に取り組んでいる。本稿では、実現場を想定した環境下で撮影した映像に提案手法を適用したケーススタディの結果を紹介する。

〔認識・検出〕
○ディープニューラルネットワークのための説明可能な識別器/大阪大学/中島 悠太
ディープニューラルネットワーク（Deep Neural Network; DNN）は、画像認識をはじめとする様々なタスクで高い性能を発揮しているが、一方でそのブラックボックス性が問題視されている。本稿では、DNNの識別器に説明可能性を組み込むSCOUTERと呼ばれる手法について、技術的な面から解説する。

〔セキュリティ 認識・検出〕
○マルチピンホールカメラによる人物検出/パナソニックホールディングス㈱/佐藤 智・加藤 祐介・安木 俊介・登 一生
本稿では、CGで作成したマルチピンホール画像と通常カメラ画像を利用し、店舗内シーンでの人物検出タスクにおいてマルチピンホール画像が有効であることを確認する。また、マルチピンホールマスクに対応するPoint Spread Function （PSF） を最適化することで、さらに高精度な人物検出を実現できたので紹介する。

〔エンターテインメント 画像処理〕
○深層学習による劣化映像のデジタルリマスター/筑波大学/飯塚 里志
深層学習を用いて古い映画や記録映像のデジタルリマスターを行う手法を解説する。この手法では、時空間畳み込み演算やattention機構を用いた畳み込みニューラルネットワークにより、様々な劣化を自動で検出・修復し、さらに参照カラー画像を用いて任意の色彩復元まで行うことができる。

〔エンタテイメント 認識・検出〕
○キャプション及び物体認識ラベルを用いた描画内容に即した駄洒落文の選択手法/青山学院大学/浅野　 歴・谷津 元樹・森田 武史
ソーシャルロボットが発話を行う際、駄洒落を付加できれば、ロボットに対し、より高い親近感を持ちうると考えられる。本研究では既存のキャプション生成モデルやオブジェクト検出を用いて画像から重要語を抽出し、駄洒落文を収集したコーパスから画像に合った駄洒落文を選択するためのランキング手法を提案する。

■特集：導入が加速するエッジAIカメラソリューション①
○スマートシティの「目」となる「映像エッジAI」プラットフォーム/EDGEMATRIX ㈱/本橋 信也
カメラ映像を現場（エッジ）でAI処理しリアルタイム活用することは、安全安心で効率性の高いスマートシティの「目」として重要になる。本稿ではこれを実現する「映像エッジAI」プラットフォームについて紹介する。

○エッジAIソリューションを創出する共創環境/コニカミノルタ㈱/西上 直孝・照井 真穂
AI・IoTの活用が広まっている中、現場の映像をエッジでAI処理するニーズが高まっている。当社では、画像IoTプラットフォーム「FORXAI」を立ち上げ、数々のエッジAI ソリューションをパートナー企業と創出している。本稿では、FORXAIの技術概要および主要な共創事例を紹介する。

○ドライブレコーダーのエッジAIとしての利用事例/㈱JVCケンウッド/佐藤　 匡
車載用通信型ドライブレコーダー（DVR）を車載専用機としてだけではなく、エッジAIを 実現する低価格で高信頼性のデバイスとして定義できないか、という取り組みを開始、様々な現場でPoCや実用化が始まっており、本稿ではその中でもATMにおける特殊詐欺防止のソリューションを紹介する。

○AIカメラを活用したサービスの社会実装に向けて/Vieureka㈱/藤田 真継
AIカメラを活用したサービスは総じて実証実験に留まっており、本格的な社会実装には至っていないのが実情である。当社は社会実装実現のポイントの一つとして導入後のサービス運用に焦点を当てエッジデバイスマネージメントサービスを展開している。本稿では、その重要性やメリットについて述べる。

○映像のリアルタイム常時監視と問題事象の早期発見/㈱モルフォAIソリューションズ/栗原 洸太
当社で開発を行っている、セキュリティカメラ映像のAI画像解析ソリューション「みまもりAI：Duranta」の機能、ユースケース、サーバ/エッジでの構成、導入事例を紹介する。