1 はじめに
非冷却赤外線カメラは，光の届かない夜間や逆光環境下においても影響を受けにくく，さらに雨や霧などの悪天候時における光の散乱が少ないことから可視化に有利である。そのため物体を認識するためのセンシングデバイスとして注目されている。近年では，AIを活用した画像認識技術との組み合わせにより，昼夜問わずセンシングが可能となってきたことから，車載用途や次世代ITS（高度道路交通システム）における路側センサーとしての応用が加速している。
当社は，非冷却赤外線カメラに着目し，センシングデバイスとしての性能向上のための開発に取り組んできた。具体的には，認識用AI に適した高品質な画像生成を実現するために，カメラユニットの高感度化および画像処理技術を開発し高い認識能力を実現した。さらに，可視カメラの映像で学習した大規模な汎用データセットを活用し，汎化性能を維持しつつ遠赤外線画像をファインチューニング（FineTuning）により学習させることで，認識性能の向上を図っている。
本論文では，これら技術開発を通じてシステム全体でセンシングデバイスとして性能向上に取り組んできた当社の開発内容について述べる。
【月刊OPTRONICS掲載記事
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