Abstract
画像認識に有効とされる機械学習手法であるConvolution Neural Network（以下，CNNとする．）を用いて，屋外に設置されたアスファルトプラント内ストックヤードを撮影した画像をもとに，骨材体積の算出を試みた．CNNの予測値に大きく寄与したピクセルを可視化する技術であるGrad-CAMにより得られた結果より，太陽光による照度の変動が数量算出精度に大きく影響する知見を得た．解決策として，画像の輝度値解析などにより画像全体のコントラスト処理を行った画像をCNNの学習用画像に取り入れた．結果として，これらの処理を行うことにより，屋外の環境光の変化に対し頑健な特徴抽出器が得られることを確認した．
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