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Vision-Based Risk Aware Emergency Landing for UAVs in Complex Urban Environments

(複雑な都市環境における視覚ベースのリスク認識型緊急着陸)

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田中専務

拓海先生、うちの部下が「ドローンにAIを入れて緊急着陸させる研究がある」と言うのですが、何をどう変える技術なんでしょうか。正直、視覚だけで安全に着陸なんてできるのですか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、今回は視覚情報だけでリスクを評価し、安全そうな着地点を見つける研究をわかりやすく説明しますよ。要点は三つだけです:視覚で危険を『見分ける』、見た危険を時系列で『覚える』、安全な場所を『最短で目指す』です。

田中専務

視覚で危険を見分けるというと、カメラで物体を認識するということですか。これって要するに、カメラが人や車を見つけて避ける場所を探すということ?

AIメンター拓海

その理解で合っていますよ。具体的にはSemantic Segmentation (SS, セマンティックセグメンテーション)という技術を使い、画素ごとに何が映っているかを分類します。その結果に基づいて危険度を割り当て、危険の少ない地点を見つけるんです。

田中専務

画素ごとに危険度を付けていく、と。問題は人や車が動くと結果が変わると思うのですが、そこはどうするのですか。現場は照明も違えば人の密度も違いますし。

AIメンター拓海

良い視点です。ここで重要なのは、単一フレームだけで判断しない点です。研究では過去に見た画像から最大の危険度を記録する

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

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