セマンティックセグメンテーション

セマンティックセグメンテーションは、画像や点群データの各ピクセル・各点を、道路、歩道、車両、建物、植生などのカテゴリーに分類する技術です。単なる物体検出では得られない、環境の詳細な理解を可能にし、走行可能領域の判定や障害物の形状理解に使用されます。

手法とアーキテクチャ

U-Net、DeepLab、PSPNet、HRNetなどのディープラーニングモデルが主流です。これらのモデルはエンコーダー・デコーダー構造により、高レベルな特徴量と低レベルな位置情報を効果的に統合します。Atrous畳み込み、ピラミッドプーリング、マルチスケール特徴融合などの技術により、詳細な境界線と大域的な文脈の両方を捉えています。

自動運転での応用

自由空間の推定、非構造化環境での経路計画、悪天候での道路境界認識などに重要な役割を果たします。特に、従来の車線検出では対応困難な建設現場や駐車場などでの走行可能領域判定に威力を発揮します。計算コストが高いため、リアルタイム処理のための最適化や、軽量モデルの開発が活発に研究されています。