ABSOLUTLYまとめ

[masato1004]

2022/8/28やったことまとめ

作業内容

• エッジ画像生成に際するエッジ検出手法について
• 特徴画像生成・特徴量算出におけるミスコード修正
• 時刻歴特徴量（生データ）のグラフ化

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  まとめ先（あるものだけ）

• エッジ画像生成・エッジ検出手法について@issue：Canny法とLaplacian法とenphasis()
• 時刻歴特徴量（生データ）のグラフ化@\wolvez2022\npz_checker\：npz_checker

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  作業結果

  エッジ画像関連

  基本的には上記別のissueに簡便なまとめが記載されている

• 現在使用しているエッジ検出手法はCanny法

  別のエッジ検出手法にLaplacian法というものもある

• 現在 enphasis()というメソッドによりエッジ強調画像として特徴画像を扱っているが、これが Laplacian法そのもの

  カーネル（行列）の掛け合わせを繰り返す

  特徴画像生成・特徴量算出ミスコード修正

• 分散の算出を標準偏差に変更（平方根をとっただけ）

  特徴量のデータレンジにおいて分散が極端に大きな値をとってしまうことを回避するため

• spm2に渡すdictを作成する際に、特徴量の名前とデータが一致していないものがあったため修正

  時刻歴特徴量（生データ）のグラフ化

• npzより、特徴量（生データ）の時刻歴を表示するプログラムを作成

  今回は事前学習のnpzのみを用いて時刻歴がわかるグラフを作成したが、時刻別のnpzが入ったフォルダがあればどれでも作成可能

  例）赤画像抽出-window5
  
  前半200枚が正常画像，後半50枚が異常画像として与えられた時のnpz250枚に関する時刻歴

  • redに関してはおおよそ所望の特徴量の変動がみられる
  • 特徴画像別，window4~6について作成
  • 特徴画像によっては特徴量が大きく振動していたり，異常画像ではない部分で大きく変動してしまっていることがある

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    今後行いたいこと

• 特徴量算出及び特徴画像の種数など変動があったため，制御ログのプランニングの写真からnpzを作成しなおし，モデル獲得及びリスク算出にどのような影響が出るかを確認したい
• 特徴量の外れ値によって危険度が突然大きな値をとることがあるのではないかという懸念への対処

  すべての特徴量がおおよそ0~255のレンジで値をとるが，たまにkurtなどが突然12000強の値をとっていたことが確認された

[Toshiki-Keio]

特徴量がかなり大きくなってしまう現象について

• 撮影画像ってどういう画像だったんだろう？突然大きくなる際撮影画像としては直前と全く変わらないのか？エッジが元々取れてなかったけど突然取れるようになって結果的に高い尖度が出たとかいう可能性もあるのかなと．

• あと，全部の特徴量に関してそういう現象が見られるのかも気になります．尖度に関しては，例えばエッジ処理って0と255の部分ですごく尖度の高いグラフができるのではないかと思っていて，もしこの仮説が正しければ尖度はあまり意味がなく要素として排除してもいいかなと思ったりしました！

[Toshiki-Keio]

機体で回して第二段階のモデル確認して何が獲得できるのか

• 振動の要素（勾配）を入れられたら入れて結果を見てみたい
• 急激な変化がネットなのか？ブレなのか？をみたい