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文献
J-GLOBAL ID:201802243794973025   整理番号:18A0503342

背景差分法と深層学習による歩行者検出を用いた河川CCTV映像における歩行者追跡に関する検討

A Note on Pedestrian Tracking on Real CCTV Data of Rivers Using Pedestrian Detection via Background Subtraction and Deep Learning
著者 (4件):
資料名:
巻: 117  号: 431(ITS2017 61-83)  ページ: 179-183  発行年: 2018年02月08日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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河川空間における歩行者の追跡を行うことは,河川利用者の実態を把握し,河川管理の支援を行うシステム構築のために重要である。そこで,本文では,河川CCTV映像における歩行者追跡について検討する。本文で扱う河川CCTV映像では,映像中に映る歩行者の大きさが非常に小さいという特徴があるため,既存の歩行者検出手法では高精度な歩行者の検出は困難となる。そこで,提案手法では,まず動物体に対し高精度な検出が可能である背景差分法を用いて歩行者を含む領域候補を抽出する。続いて,領域候補より,深層学習を用いて歩行者の検出を行う。これにより,背景差分法によって抽出された歩行者の領域候補の中から高精度に歩行者が映る領域を特定することが可能となる。さらに,検出された領域に対して,物体追跡手法を適用することで,歩行者追跡を実現する。本文では,河川CCTV映像に対して提案手法を適用することで,その有効性を確認する。(著者抄録)
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分類 (3件):
分類
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一般,砂防工学  ,  図形・画像処理一般  ,  パターン認識 
引用文献 (23件):
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