本研究室はコンピュータビジョンおよびパターン認識の分野において，画像を用いた高精度な物体認識技術の研究を進めています。本研究室の研究目的は，画像中の対象を自動的かつ正確に検出・分類するアルゴリズムを構築し，実社会での幅広い応用を実現することにあります。具体的には，農業分野における野生鳥獣の自動検出による被害防止システム，海上における船舶の検出による航行安全支援，さらには漂流ごみや危険物の早期発見を可能とする環境監視技術などを対象としています。これらの研究は，農業の効率化・持続可能性の向上，海上交通の安全向上，環境保全推進といった社会的課題の解決に資するものであり，産学連携を通じた社会実装も視野に入れています。
農作物被害の要因となる野生鳥獣を自動的に検出する画像認識システムの開発に取り組んでいます。限られた学習データを補うため，害獣3Dモデルや疑似暗視画像変換によるデータ拡張技術を導入し，実環境に近い多様なデータを生成することで高精度な検出を実現します。さらに，山間地域への設置を想定し，電源インフラに依存しないオフグリッド型システムの構築を目指しています。
航行中の安全を支援するため，舶載カメラから得られる実際の画像を用いた船舶検出技術の研究を行っています。靄や逆光といった環境要因による検出精度の低下を抑える手法を開発するとともに，夜間での検出を可能にするため，サーマルカメラ画像を活用し，異なる特性を持つモデルを組み合わせたアンサンブル型の検出手法の開発にも取り組んでいます。
海上における安全航行と海洋環境保全を目的として，漂流物の自動検出技術に関する研究を行っています。対象となる漂流物は漁網や流木など多岐にわたり，形状や外観が多様であるため，共通の特徴を捉えるのが困難です。そのため，本研究では通常の海上画像からのずれを捉える異常検知に基づく手法を導入し，未知の漂流物にも柔軟に対応できる検出モデルの開発を進めています。
画像認識以外にも，スマート農業に関する研究に取り組んでいます。特に，AC電源の確保が困難な圃場でも稼働可能なオフグリッド型スマート農業システムの構築を目指しています。また，各種センサから取得した環境データを分析し，農作物の最適な生産環境を明らかにします。この他にも，情報科学部 河村研究室と共同で農作物収穫ロボットの研究に取り組んでいます。
上記の他に，Virtual Reality（VR）を活用したシミュレータ開発の研究に取り組んでおり，一人称視点型の戦術シミュレータやサッカー審判の訓練支援シミュレータの開発に着手しています。このように，本研究室では幅広い分野にまたがる研究テーマを展開しています。
過去の卒業研究テーマを紹介します。
（専攻科特別研究テーマ）
夜間害獣検出性能向上のための疑似赤外線暗視画像変換によるData Augmentation
深層学習を用いたサーマルカメラ画像からの船舶検出
異常検知に基づく漂流物検出手法の検証
（専攻科特別研究テーマ）
靄の影響を軽減するColor Space Transformationsの船舶検出への応用
3Dモデルを用いたData Augmentationにおけるモデルの高品質化が検出精度へ与える影響
空間的情報と動き情報の共起学習による害獣認識
（専攻科特別研究テーマ）
Convolutional Neural Network を用いた複数種害獣検出
（本科卒業研究テーマ）
JetsonNanoを用いた熊忌避システムの開発
ファッションにおけるカラーコーディネート評価システムの開発
格闘ゲームキャラクターのモーション作成及びボーンの改善
感情分析を用いた対話ボットの開発
セマンティックセグメンテーションに基づく漂流物検出
（本科卒業研究テーマ）
YOLOv4による船舶検出
Cycle GANを用いた可視画像のサーマル画像変換
モーションキャプチャセンサを用いたAR格闘ゲームの開発
MobileNetSSDによる熊の検出
学習データ生成に用いる害獣3Dモデル作成
小型船舶用全周囲モニターの開発
（本科卒業研究テーマ）
小型船舶用アラウンドビューシステムの開発
GANを用いた可視光画像のサーマル画像変換の検討
階層パーティクルフィルタによるサッカーボール追跡
Convolutional Neural Networkによる複数種害獣検出
（本科卒業研究テーマ）
実画像からのアニメ調画像生成
サーマルカメラを用いた昼夜間における物体検出の検証
Convolutional Neural Networkによる船舶検出
Convolutional Neural Networkによる害獣検出
（本科卒業研究テーマ）
IMUモーションキャプチャセンサを用いた動作解析システムの開発
カワウ検出システム構築に向けたシステム消費電力と発電量についての考察
Convolutional Neural Networkによる漁業種類認識
シングルボードコンピュータを用いた物体検出の速度検証
Convolutional Neural Networkによる害獣検出
（本科卒業研究テーマ）
実写画像の手書きイラスト風画像加工に関する研究
生成型学習による害獣検出の検討
ファッションにおけるカラーコーディネート評価システムの開発
Regions with Convolutional Neural Networkによる害獣検出
CNNによる害獣検出を対象とした視点不変性の検証
（本科卒業研究テーマ）
MHI-HOGを用いた投球フォーム解析システムの開発
パーティクルフィルタによるサッカーボール追跡
猫の顔検出に有効な特徴量の検討