재해지에서의 수색 활동 등에 있어서는, 잔해 중에서 사람이나 물건을 발견하기 위해서 로봇 등으로 촬영한 영상의 해석이 중요해진다.최근, 인공 지능 기술의 발달에 의해 화상 인식 분야에서는 현저한 진보가 보이는 한편, 영상으로부터 유익한 정보를 얻기 위한 기능(화상 인식기)을 구축하는 작업에는 수고와 시간이 걸려, 재해 현장의 같은 환경에서 적용하기가 어려웠습니다.

　이 과제에 대해, 동 연구 그룹에서는 영상으로부터 인식 능력을 얻는 처리를 효율화하는 것으로, 적은 정보로부터 화상 ​​인식기를 만들어 내는 기술을 개발.이에 따라 최초의 재해 현장에서도 신속하게 효과를 발휘할 수 있어 영상 해석이나 중요한 정보의 발견으로 이어진다고 한다.
또한 잔해를 구성하는 재질을 추정하는 기술, 및 젖은 흙으로 더러워지는 등 표면 상태를 수치화하는 기술도 동시에 개발.무너지기 쉽고 미끄러운 장소를 사전에 발견해 재해 ​​현장의 붕괴 등을 막는 것도 기대된다.
본 시스템을 뱀형 로봇 등에 탑재해, 재해 목조 가옥을 모의한 시험 필드나 삼림 환경등에서 검증을 실시한 결과, 일정한 성능이 확인되었다고 한다.

　이번에 개발된 기술은 사전에 데이터를 준비하기 어려운 태스크에 대한 대응에도 적합하고 난잡한 환경에서도 기능하도록 고안된 것으로 기존의 방법으로는 충분한 성능을 얻기 어려웠다 대상에도 이용 가능한 것이다.향후는 재해 대응에 한하지 않고 인프라의 점검이나 농·림·수산업 등에의 전개도 기대되고 있다.