日本東北大學Tough Cyber Physical AI研究中心岡田佳都特任副教授、小島匠太郎特任助教、Ranulfo Bezerra特任助教等人組成的研究團隊與日本東北無人航空載具公司（董事長桐生俊輔）於5月24日宣佈，合作開發出了結合無人航空載具自動飛行和人體識別AI的「山難者搜尋系統」。無人航空載具配備熱成像攝影頭、AI系統和定位系統，可實施空中搜尋活動的全自動化。產品爭取在2023年内完成。該系統有望在保存搜救人員和山難者雙方的同時進行搜救。
在北海道上士幌町試飛無人航空載具（供圖：東北大學）
▼山難者增多
據日本警視廳統計，日本山難事件有逐年增加的傾向，2012年爲1988起，2021年增加到2635起。一旦發生山難事件，警察和消防隊會率先展開搜救行動。有時也有民間救助組織加入，進行人數衆多的搜救行動，搜救程序充滿了危險。此外，山難者及其家屬有時還會被要求給付搜救費用。
對此，研究團隊從2022年着手開發使用無人航空載具的遇難者搜尋系統。日本的東北無人航空載具公司負責開發引擎體和通訊，東北大學負責開發遇難者檢測技術和定位技術。
此次所開發的系統，首先由無人航空載具在事先設定的區域内自動航行，然後透過内置的熱成像相機的影像自動捕捉疑似有人的地方，並發送其位置坐標。無人航空載具從開機到資料傳輸的整個程序實施了全自動化。
▼紅外線影像攝影
無人航空載具起飛後用紅外線攝影頭拍攝紅外線影像，由AI識別出比週遭環境溫度高（紅外線影像中顯示爲白色）、具有人體特徵的形狀。之後將影片分割成影像，計算出AI識別物體的相關位置資訊，在着陸後或透過搭載的可以在空中使用的SIM卡的終端機發送定位資訊。由於發送的資料是已透過AI識別的部分，所以可以很容易地應答資訊。
爲了從影像中檢測出人，系統採用了物體檢測模式YOLOv7。透過實施自我調諧，從紅外線影像中檢測出像人一樣的物體後，用長方形和本文顯示畫面。
▼參加比賽
爲了驗證系統，研究團隊參加了機器人山嶽遇險救助比賽「日本創新挑戰2022（JIC2022）」。在比賽中，該系統在夜間對實際類比人類體溫的類比受災者（人假體型）進行了搜尋，但結果未能在規定時間内完成任務。另一方面，從自動航行返回的無人航空載具的資料中成功應答到了人假體型，且定位誤差很小。
此外，2023年1月在福島機器人試驗場，研究團隊在針對JIC2022中存在的問題進行的改善實驗中，確定了AI的評價指標，符合率達到了90.5%，但再現率才50.9%，說明系統還有待改善的地方。再現率是指在需檢測的物體中正確檢測出目標物體的機率，是考慮到誤判，抑制漏檢情況發生的有力指標。另外，符合率是指在系統檢測出的物體中，正確檢測出目標物體的機率，是減量誤測等情況出現的有力指標。
今後，研究團隊在尋求贊助商的同時，還將繼續操作開展研究，以進一步提高系統性能。
岡田特任副教授表示：「今後，我們會努力提高基於AI識別的再現率，爲此，將進行必要的AI追加學習。例如，遇難者體溫下降的情況、身體的一部分被樹木等物體遮擋的情況等，我們將考慮追加此前訓練資料中沒有的資料來進行AI學習。由此可能可以檢測出與訓練資料相似的廣泛物件。」
原文：《科學新聞》
翻譯：JST客觀日本編輯部
