YOLO を用いたドローン空撮画像からの着陸地点確認
State Confirmation of Landing Site by using YOLO from Aerial Images Taken
by Drones
感性情報学講座 0312015120 西田 拓未
指導教員：小嶋和徳 伊藤慶明
2.2．YOLO3)

1. はじめに

YOLO とは，Deep Learning を用いた一般物体

近年，災害時の情報収集，インフラ点検，土木，検出アルゴリズムである．物体候補領域を推定す

農業，流通等，ドローンは幅広い分野で活用される Region Proposal Network を使った Faster R-CNNている．の手法とは異なり，入力画像に対してグリッド分

現在のドローンでは，障害物の回避，着陸地点割を行い，各グリッド領域に対してカテゴリ分類の安全確認は，通常操縦者の目視で行われている．と物体候補領域を検出する手法である．Faster R-

センサーやカメラ等を用いて物体を検出し，障害CNN に比べ高速でありながら，同等の精度が得

物回避を行うドローンもあるが，精度は十分ではられる．YOLO は，一枚の画像の全体を学習時にない．ドローンで撮影した画像・映像を利用して利用するため，背景の誤検出を抑えることができ高い精度で障害物を回避し，自律的に着陸地点のる．

安全性を確認できる機能が求められる．

2.3．データの収集と学習

1)

この問題に対し先行研究 では，下方が撮影可

YOLO には事前学習モデルが用意されており，能なドローンに搭載されている単眼カメラを使簡単に検出が可能だが，訓練データに俯瞰画像が用し，着陸時の下方画像から事前学習済みモデル含まれておらず，ドローンの俯瞰画像では検出はの Faster R-CNN2)を用いて障害物の検出を行っほぼ不可能である．そこで，ドローンで収集したている．それに対して本研究では，物体認識ツー俯瞰画像を学習することで，俯瞰画像からの物体ル YOLO(You Only Look Once)を用い，実際に検出を可能にする．

ドローンで撮影した俯瞰画像を学習に利用することで，物体検出の精度向上を図る．

物体クラスは人，車，オブジェクトの 3 クラスに分類する．オブジェクトクラスには，バッグ，街灯，看板が含まれる．画像の分割は評価時に行2. 提案手法

い，学習では分割した画像は使用しない．学習画

2.1． 提案手法の手順

像は全て，高度 5～14m で撮影された画像である．

まず機体内部の気圧センサーから飛行高度を取得し，高度 50m からドローンに搭載された単その他の YOLO に関する学習条件を，表１に示す．

表 1 学習条件

眼カメラを使用して俯瞰画像を取得する．取得した画像から YOLO を利用して障害物を検出し，学習画像枚数

70,587 枚

直下に障害物がないと判断されると，下降するド訓練：評価

9：1

学習回数20,000 回に着陸できる範囲の設定を行う．安全に着陸できバッチサイズ32る範囲の設定ができなければ，高度を保ったままクラス数3

ローン開発を目指している．
高度 15m 未満では，検出した障害物から安全移動，もしくは高度を上げ，再度安全に着陸できる範囲の再設定を行う．
高度 50m から 15m においては，対象物が小さ人：73.773
クラス別総数

オブジェクト：53,163

く，正しく検出されない問題がある．そこで，撮影画像を分割し，分割した画像枚に物体検出を行うことで対応する．

車：6,885

学習率0.001

3.

検出実験

3.1． テスト用データ検出に利用した画像は，大学構内で撮影した高度 5～14m の俯瞰画像 10 枚と，高度 15～50m の5m 刻みで撮影した俯瞰画像 8 枚である．一枚の画像内には最低一つ以上，3 クラスのいずれかの物体が写りこんでいる画像を選択した．全画像内にはそれぞれ人 11 人，車 4 台，オブジェクト 13個が含まれている．撮影画像サイズは，4000×3000pixel で あ り ， 分 割 画 像 サ イ ズ は 832 ×
図2832pixel である．比較対象として，先行研究で用高度 15～50ｍでの検出結果いられた Faster R-CNN の事前学習済みモデルで較的小さな障害物や，図２のような，黒いバッグの検出を行う．と人を誤認識したケースがあった．これは，画像3.2． 実験結果分割による解像度の低下が原因と考える．YOLO

実験で得られた適合率，再現率，F 値を表 2，へ入力をする前に，分割を行った画像に対して，解像度を上げる処理を行うことで，精度の向上を

表 3 に示す．

表 2 高度 5～14m での検出結果
高度Precision

RecallF-measure

YOLO

1.00

1.00

1.00

Faster R-CNN

0.16

0.140.15期待できると考えられる．

4. おわりに本研究では，ドローンに搭載した単眼カメラから撮影された画像を用いて，YOLO による物体検出を行い，着陸地点の安全確認を行った．

表 3 高度 15～50m での検出結果
YOLO

その結果，高度 5～14m では，再現率，適合率

Precision

RecallF-measure

ともに 100.0%と全ての障害物を検出できていた

0.53

0.250.34

が，高度が 15m 以上では再現率 53.0%，適合率25.0%と検出精度の低下が確認できた．

表 2 より，高度 5～14m で撮影した画像では、適合率 1.00，再現率 1.00 と誤検出，検出漏れがなく，すべて正しく検出ができた．
図１は高度 5～14m での結果画像であり，人，車，物体全てが正確に検出できていることが確認できる．
一方，表 3 より高度 15～50m で撮影した画像
では，適合率 0.53，再現率 0.25 と，約 3 割の検出精度であった．画像分割を行わずに，そのまま物体検出を行った場合では，全ての画像で検出に緊急着陸時にドローンが自動制御可能な状態であれば，高度 5～14m で障害物を回避できるが，自動制御が難しい場合，15m 以上での判断が必要である．
今後，高度 15m 以上での精度向上のための新たな物体検出方法の検討に加え，学習画像の収集を継続する予定である．

参考文献
1)

奥出悠騎

他，ドローンで撮影した画像に基づく着陸地点の安全性確認，岩手県立大失敗したことから，画像分割化の有効性が確認で学 2017 年度卒業論文，2018-03

きた．この実験で失敗した画像は，街灯の様な比2)

S. Ren, K. He, R. B. Girshick, J. Sun, "Faster RCNN: towards realtime object detection with
region proposal networks", Neural Information
Processing Systems, pp. 91-99, 2015.

3)

J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, A. Farhadi,"You only look once: Unified real-time object
detection", Proc. of the IEEE on CVPR, pp.
779-788, 2017.

図１ 高度 5～14ｍでの検出結果