空撮映像からの災害カテゴリ識別において傑出した推定精度を達成

大学共同利用機関法人情報・システム研究機構国立情報学研究所(NII、所長：喜連川 優、東京都千代田区)、国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT、理事長: 徳田 英幸、東京都小金井市)は、株式会社日立製作所(執行役社長兼CEO：東原 敏昭)と共同で、米国国立標準技術研究所(NIST)主催の映像検索分野の技術的評価として国際的な研究会であるTRECVIDに参加し、災害関連の映像識別を目的とするDSDIタスクに取り組み、トップレベルの識別精度を達成したことをお知らせいたします。

広域災害が発生した際、速やかに被害発生地域やその状況を把握することは災害対応の観点から年々重要となっており、内閣府総合科学技術・イノベーション会議による国家プロジェクトである戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)の研究内容としても取り上げられています。

DSDIタスクでは画像解析技術を駆使し、低空から地上を空撮した映像中にどのような類いの災害被害（＝災害カテゴリ）が捉えられているかを機械的に識別しようとする課題で構成されています。今回は深層学習手法を用い、特にラベルエンコーディングやクラスインバランス学習、自動機械学習、モデルアンサンブルといったテクニックを組み合わせ、非常に優れた識別精度であることを示す評価結果を獲得いたしました。

本技術の発展により、将来的にはドローンやヘリコプターなどによって広範囲で撮影・収集される映像から被災地域を自動解析することで、目視による情報収集の支援が可能となり大幅な省力化や迅速化が期待できます。よって災害対応時の貴重な人的資源を極力割くことなく、有益な情報源として空撮映像を活用できるようになるものと考えられます。

本成果は 2020 年 12 月 8 日から 11 日にかけて、オンラインで開催されたTRECVID 2020 Workshop にて発表済みです。また、本技術の詳細は 2021 年 3 月にNotebook Paperとして一般公開される予定です。