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海上における要救助者発見システムの基礎研究
伊藤 芳浩*・福本 崇**

Basic Research of Man-Overboard Detection System
Yoshihiro Ito* and Takashi Fukumoto**
Abstract
In this paper, we focus on a falling accident from ships to the sea. This accident has a high mortality
rate. This reason is that the early detection is difficult. Thus, we proposed two methods for detection ofthe human in the sea using the cameras. The first method is based on the face recognition using
OpenCV library. The second method is the skin color detection method using HSV color space. We
verified the effectiveness of these two approaches in the experiment at the sea.

１．緒言（人） 死者・行方不明者数の比較
1400
１．１ 研究背景
船舶事故
我が国は海に囲まれた島国であり，周辺海域では900
海運・漁業・マリンレジャー等幅広い分野にわたって，多種多様な活動が行われている．また海上輸送
400
船舶事故以は，経済活動や国民生活を支えるうえで，欠くこと外での事故のできないものとなっている．沿岸海域を通航する -100
H20 H21 H22 H23 H24
船舶の数も多く，海上保安庁によると 1 日平均約
図 1 死者・行方不明者の比較
5000 隻もの船舶（AIS 搭載船舶のみ）が通航している[1]．ここで出てくる AIS とは船舶自動識別装置のことで，2002 年 7 月 1 日に発効された「1974 年 方が，“船舶事故”に比べて 10 倍以上の多くの死者・の海上における人命の安全に関する条約」によって 行方不明者を出していることが分かる．このような搭載義務船舶が定められている．またこの中には， 研究背景から本研究では，毎年多くの死者・行方不プレジャーボートや漁船等の小型船は含まれておら 明者を出している“船舶事故以外での事故”に着目ず，実際の通航隻数は計り知れない．つまり，この し，その中でも“船舶から海上への転落事故”を対ことは日常的に海難事故が発生する可能性が非常に 象とした要救助者発見システムについての基礎研究高くなっていることを意味している．
を行った．
海難事故は衝突事故や船の火災といった“船舶事故”と，船からの海中転落やマリンレジャーに関する事 １．２ システムの概要
故といった“船舶事故以外での事故”の 2 つに分類
本研究で着目する“船舶から海上への転落事故”することができる．一般的に前者の方が事故として は海中転落者の発見が困難であることから，発生件の規模も大きく，ニュースなどに取り上げられるた 数こそ他の事故に比べ低いものの高い死亡率であり，め注目を浴びがちだが，実際に多くの死者・行方不 毎年多くの人が海中転落により命をおとしている．
明者を出しているのは後者である．図 1 は過去 5 年
そこで，本研究では海中転落者の早期発見・救助間の“船舶事故”と“船舶事故以外での事故”によ を支援するシステムの提案をした．システムは，カる死者・行方不明者の推移を表したグラフである メラを用いた海上のリアルタイム監視システムであ[1][2]．このデータから，“船舶事故以外での事故”の る．まず，船にカメラを設置し，そのカメラと海中*〈所属〉情報工学科**〈所属〉専攻科生産システム工学専攻

平成 26 年 11 月 30 日受理

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弓削商船高等専門学校

紀要

第 37 号（平成 27 年）

転落者を検出するプログラムにより海上をリアルタイムで監視する．その後，海中転落者が検出された
場合には，カメラの画像を乗組員の PC に送信し，海中転落者の存在を知らせる．乗組員はその画像を見て人間であるか判断し，救助に向かう．必要であれば，海上保安庁に救助要請を出す．
上記のシステムを最終目標としており，本研究ではその基礎研究として，海中転落者を検出するプログラムに，OpenCV を利用した顔検出を行う手法[3]と，HSV 色空間を利用した肌色検出を行う手法[4]を提案し，この 2 つの手法の有効性をそれぞれ検証した．
２．理論・原理

図 2 HSV 色空間[5]２．１ OpenCV
一般的に機械学習を利用した画像認識は，学習と近い色の検出を容易に行えるからである．人間の肌認識の 2 つのフェーズからなる．
学習フェーズでは，は人それぞれ違うため，肌色に近い色を全て検出すコンピュータに対して認識させたい対象画像を集める必要がある．そのため，HSV 色空間を利用する．
機械学習を行い，検出器と呼ばれる学習結果データを作成する．認識フェーズでは，その検出器を使用
３．検証実験
して入力画像に対して顔の検出を行い，その結果を認識結果とする．
３．１ 実験内容
本研究では OpenCV と呼ばれる画像処理ライブ
本研究では海で検証実験を行った．実験内容としラリを使用する．一般的に精度の良い検出器の作成て，本校の商船学科 1 年生が，本校の所有する練習は膨大な数の画像を用意し，それを機械学習させ，船である「弓削丸」を使用して行う飛び込み実習の認識対象の形や特徴などをコンピュータに学習させ様子をビデオカメラで撮影し，その動画から無作為る．
そのため，非常に時間がかかる．しかし，OpenCVに画像をキャプチャーした．その画像に対して，の中には初めから検出器がいくつか用意されている
OpenCV を利用した顔検出と HSV 色空間を利用しため，本研究ではそれを利用してプログラムを作成た肌色検出をそれぞれ作成したプログラムにより行し，有効性の検証実験を行った．
い，その結果から有効性の検証を行った．
本実験の目的は，作成した顔検出プログラムと肌２．２ HSV 色空間
色検出プログラムが海でどの程度の検出を行うこと
HSV 色空間とは，HSV モデルともよばれ，色相が出来るかを確認することである．
（Hue），彩度（Saturation），明度（Value）の 3つの成分からなる色空間のことであり，図 2 は円柱
３．２ 実験環境の HSV 色空間である．色相とは赤っぽい，緑っぽ日時2014 年 7 月 16 日（水曜日）
いなどの色の大まかな種類の違いのことで 0 ～360
PM 13 : 20 ~ PM 15 : 10の範囲で表される．また彩度は色の鮮やかさのこと
場所
弓削近郊の海域を意味し，0 ～100％の範囲で表される．最後に明天候
晴れ
度は 0 ～100％の範囲で表される色の明るさとなり，使用したもの ビデオカメラ(Canon iVIS
明るい色ほど明度が高く，暗い色ほど明度が低くな
HF R42 HD ビデオカメラ)
る．これらの 3 つの成分を設定することにより様々な色を表現することが可能である．本研究では HSV
３．３ 実験結果
色空間を利用した肌色検出を行うプログラムを作成
海での検証実験で撮影した動画からキャプチャし，顔検出のプログラムと同様に検証実験を行い，ーした画像が図 3 である．そして，図 3 に対して有効性を検証した．
OpenCV を利用した顔検出プログラムを実行した
HSV 色空間を利用する理由として，肌色とそれに

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海上における要救助者発見システムの基礎研究

結果が図 4，HSV 色空間を利用した肌色検出プログラムを実行した結果が図 5 である．

図 5 肌色検出結果

図 3 キャプチャーした画像

４．考察
４．１ OpenCV を利用した顔検出手法の考察
海での検証実験から得た画像に対して，OpenCVを利用した顔検出プログラム（以下，顔検出プログラムとする）を実行した結果が図 4 である．図 4 を見ると，1 人でも正確に顔の検出をすることが出来ている画像が 10 枚中 2 枚あり，顔ではないものに反応している画像が 10 枚中 3 枚，全く反応していない画像が 10 枚中 6 枚あった．この結果について考察する．
まず，図 6 について考察する．図 6 は，図 4 の中で比較的に正確に顔を検出することが出来ている画像である．図 6 を見ると，全員で 7 人の人間が写っているが顔の検出を行えたのは，3 人である．その他の人間に関しては顔の検出を行うことが出来なかった．
これは，顔の角度の問題であると考えられる．
顔の検出を行えなかった場合の特徴として，顔の角度が原因で顔のパーツがしっかりカメラに写っていないことが挙げられる．逆に，顔の検出が行えている場合は顔のパーツがしっかりカメラに写っているという特徴があった．

図 4 顔検出結果

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紀要

第 37 号（平成 27 年）

実行する前の画像であり，図 9 は実行後の画像である．これらを見ると，作成した肌色検出プログラムによって肌色検出がある程度行えていることが分かる．しかし，肌色に近い色を全て完璧に検出することが出来ているわけではなく，検出が出来ていない部分もある．それらの特徴として，検出対象である肌が海に浸かっており，肌の色と海の色が重なっていることが挙げられる．それにより，肌色として認識することが出来ず，検出することが出来なかった図 6 顔検出成功例と考えられる．また，人間だけでなく，ライフジャケットにも少し反応していることが分かる．
これは，人間の肌に近い色を検出するように，色相の値を設定しているため，ライフジャケットのオレンジ色が反応してしまったと考えられる．しかし，海上ではオレンジや赤の漂流物は海難の兆候として扱われることもあるため，誤検出であるが，望ましくないものではない．
次に図 10，11 について考察する．図 10 は海だけが写った画像に対して，肌色検出プログラムを実行する前の画像であり，図 11 は実行後の画像である．
これらを見ると，肌色に近い色が一切検出されてい図 7 顔検出失敗例ないことが分かる．これにより，海の色に対して肌色検出が反応しないことが分かった．これはあくま
でも今回撮影場所となった弓削島の海に対して行っ次に図 7 について考察する．図 7 は図 4 の中で顔 た結果であるが，海の色はその地域や時間帯によりではないものに顔検出プログラムが反応している画 多少の変化はあるものの，一般的には青系統と緑系像である．図 7 を見ると，1 人の人間が写っているが，そこに顔検出プログラムは反応せず，顔ではない部分に反応してしまっていることが分かる．顔検出プログラムが反応した部分は海と海に浸かった腕の 2 つである．この原因は，OpenCV ライブラリの検出器が顔を明暗で判断しているからである．つまり，根本的な問題として OpenCV ライブラリにデフォルトで用意されている顔検出を行う検出器の精度が良くないことが挙げられる．
４．２ HSV 色空間を利用した肌色検出手法の考察
海での検証実験から得た画像に対して，HSV 色空間を利用した肌色検出プログラム（以下，肌色検出プログラムとする）を実行した結果が図 5 である．
図 5 は肌色を閾値とする二値化を行った画像であり，肌色が検出された部分は黒色に，それ以外は白色にしている．図 5 を見ると，肌色が少量でも検出された画像は 10 枚中 9 枚あり，全く反応しなかった画像が 10 枚中 1 枚あった．この結果について考察する．
まず，図 8，9 について考察する．図 8 は数名の人間が写った画像に対して，肌色検出プログラムを

図 8 肌色検出前①

図 9 肌色検出後①51海上における要救助者発見システムの基礎研究

図 10 肌色検出前②

図 12 図 8 のヒストグラム

図 11 肌色検出後②

図 13 図 10 のヒストグラム

統の色であり，弓削島の海の色と大差ないものと考 る原因については，よくわからない．撮影時刻や条えられる．そのため，この肌色検出は一般的な海に 件は同一である．海面の色がどの程度ばらつくのかについては実験データの数が少ないため統計的には対しても反応しないと予想される．
最後に図 12，13 について考察する．図 12 は図 8 何もいえない．これは今後の課題である．また，実の各画素の色相の値を求め，ヒストグラムにしたも 際の転落者は今回の検証実験よりも露出している肌のである．
図 13 は図 10 の各画素の色相の値を求め， の面積が少ないことが多いが，その場合でも検出すヒストグラムにしたものである．2 つを比べてみる ることができるか検証することも今後の課題である．と，図 12 は図 13 に比べ値が広い範囲に分布していることが分かる．これは図 12 が人と海の両方が写っている画像のヒストグラムであるためである．また海の色に加え，人の肌の色やライフジャケットの色などがあるために色相の値が 0 に近いところまで分布している．図 13 は海面しか写っていない画像のヒストグラムであるため，色相の値が緑から青にかけての 60 ～100 の間にしか分布していない．また距離などを変えた他の画像のヒストグラムに関しても同様の特徴がみられた．
海と人の両方が写った場合の画像と海だけが写った場合の画像のヒストグラムには，色相の値の範囲にあきらかな差異が生じている．その差異から，人間の肌やライフジャケットの様な肌色に近いものを肌色に近いと認識出来ていることが分かった．これらの結果から，海上で HSV 色空間を利用した肌色検出を十分に行えることが分かった．ただし，図12 と図 13 の海面の色のヒストグラムの位置が異な５．結言
本研究では，船舶から海中への転落事故の際に的確に人命救助が行えるように補助をする要救助者発見システムの基礎研究として，海中転落者を検出するプログラムに，OpenCV を利用した顔検出を行う手法と，HSV 色空間を利用した肌色検出を行う手法を提案し，この 2 つの手法の有効性をそれぞれ検証した．OpenCV を利用した顔検出手法は，海の波の模様に対して検出器が反応してしまうなど誤検出が多く，顔を検出する際にも，検出器が顔の角度に非常に敏感であり，思うような結果を得ることが出来なかった．HSV 色空間を利用した肌色検出手法では，海上に浮かぶ人間の肌の色をある程度検出することができた．
これらの結果から 2 つの手法の内，要救助者発見システムの要となる海中転落者を検出するプログラ52
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紀要

ムには HSV 色空間を利用した肌色検出手法が有効であると結論に達した．
謝辞
本研究の方向性を示してくださいました本校の木村隆一校長に深く感謝致します．
また本校の商船学科の実習において撮影することを快く承諾していただいた商船学科の教員，職員の皆様に厚く御礼申し上げます．
参考文献[1] 海上保安庁 海難の現状と対策について（平成25 年版）[2] 海上保安庁 平成 21 年度～平成 25 年度海上保安統計年報[3] Gary Bradski and Adrian Kaehler, 詳 細OpenCV, O’REILLY Japan, 2009[4] 奈良先端科学技術大学院大学 OpenCV プログラ
ミングブック制作チーム，OpenCV プログラミ
ングブック，株式会社毎日コミュニケーションズ，2007[5] 「HSV 色空間」
http://ja.wikipedia.org/wiki/HSV 色空間 （2014 年
9 月 16 日アクセス）

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