実験の結果、4*4のコードのみでの特定は近い距離で明確にならないと検出できませんでした

背景を含めて学習させ、かつ標識が通過する位置をトリミングした場合は15メートルほどでも検出可能です

ただ、4＊4のコードそれぞれの区別はおそらくできないです（フィルムを張っていない場合でも検出されそうです）

背景と合わせて学習させることで、標識は確定できるので、埋め込める情報は減りますが2*2のコードとした場合はそれぞれを別のコードとして認識ができ、フィルムのない標識は検出しない(類似物体の検出抑制)ということができそうです。（試しに撮影した動画ではできそうです）

学内の実験ではとりあえず2*2のコードでデータを取ってみます。Jetsonでは推論は難しいですが、より入力画像のサイズが大きいモデルなら3*3くらいまでなら区別できないかなと思います。Jetsonのカメラがあまり性能よくなかったので、USBカメラを接続してみましたが、仕様の問題かフルHDでは映像が乱れ安定してない様子でした。実験はスマホで撮影して、その動画の推論をJetsonで行おうと思います。

最終的には、Jetsonでの車載では、20mの距離からの検出では2*2が現実的かなと思います。将来的な車載GPUの処理性能向上や高解像度のカメラが利用可能になることを踏まえれば3*3あるいは4*4のコードなどより多くの情報が埋め込み可能になるというところで修論の結論として書きたいと思います。