プロジェクト概要

防犯カメラやドライブレコーダーの普及は年々進んでいるが、多くの場合においてその動画品質は、犯罪捜査や車両特定などのために十分な水準ではない。本プロジェクトでは、深層学習を活用して、防犯カメラやドライブレコーダーで撮影された様々な品質の圧縮動画を実用レベルで復元する技術を開発する。従来の技術では、特定の条件下でしか復元ができず、その復元精度も不十分だったため、実用化に至っていなかった。私たちは、犯罪捜査や車両特定で特に重要となる人物の顔や車両ナンバープレートに焦点を当て、独自の学習データとアルゴリズムを開発することで、復元精度と汎用性の向上を試みる。

本技術により、以前は認識不可能であった人物の特定や、読み取れなかったナンバープレートの判読が実現可能となることが期待される。本技術が広く普及すれば、犯罪捜査や交通事故調査の証拠映像の価値が大幅に向上するため、社会的意義も大きいと考える。未踏アドバンスト期間中には、すでに開発を進めているプロトタイプの改善と製品化を進め、年度内の事業化を目指す。

採択理由

優秀な研究者を中心としたチーム。著名学会への論文発表実績もあり、画像処理については十分高い技術を保有している。

本提案は独自技術で動画の画質を向上させ、ナンバープレートの認識などの犯罪捜査に役立てるというもの。社会の役に立ちたいという実直な思いと、保有している技術の高い未踏性から採択した。

すでにプロトタイプでのデモは完成しているが、実際のソリューション化まではまだ距離がある。未踏アドバンストとして事業化に大きく貢献できると考えている。