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J-GLOBAL ID：201902223447240680   整理番号：19A0603082

CCTV映像を用いた河川利用者の行動分類に関する検討

A Note on Action Classification of River Users on CCTV Videos

著者 (4件)： 川本舜 (北大 大学院情報科学研究科) ,  原川良介 (北大 大学院情報科学研究科) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究科) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 449(ITS2018 59-85)  ページ： 365-369  発行年： 2019年02月12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： 河川空間における利用者の行動分類を行うことは,河川空間の利用形態の把握のために重要である。本文では,CCTV映像を用いた河川利用者の行動分類手法を提案する。河川利用者の行動分類を行うためには,映像から,河川利用者の検出および追跡を行い,行動を分類する手法の構築が必要となる。ここで,CCTV映像は低解像度・低画質であり,映像中の河川利用者のサイズは非常に小さいため,従来の局所特徴量や深層学習に基づく人物検出手法や追跡手法を適用したとしても,高精度な検出や追跡は困難である。そこで,本文では,まず,従来の河川利用者の検出手法において,CNNの畳み込み層の多層化により検出精度の向上を図る。また,対象の外観の画像特徴を用いた追跡手法を導入し,追跡精度の向上を図る。そして,河川利用者の速さと位置に基づき,河川利用者の行動分類を実現する。本文では,実際の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)

シソーラス用語： *専用テレビジョン ,  *映像 ,  *河川 ,  *利用者 ,  *行動科学 ,  *ニューラルネットワーク ,  精度 ,  トレーサビリティ ,  追跡 ,  点検
準シソーラス用語： *CCTV ,  CNN ,  検出精度 ,  *行動分析 ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  追跡可能性 ,  有効性確認

分類 (3件)： テレビジョン応用  (ND12034M) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  人間機械系  (IB03000G)

引用文献 (23件)：

• 国土交通省,′′河川水辺の国勢調査結果,′′河川利用実態調査,2016. http://mizukoku.nilim.go.jp/ksnkankyo/mizukokuweb/kuukan/H26_kukanriyou_kasen.pdf
• 山上訓広,松本政徳,長谷山美紀,′′情報技術システムを活用した河川管理の高度化・効率化の検討-画像解析等を用いた河川情報支援手法の検討-,′′北海道開発技術研究発表会,2016. http://www.hkk.or.jp/oshirase/20160602gt42.pdf
• 川本 舜,原川良介,小川貴弘,長谷山美紀,′′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,′′映像情報メディア学会技術報告,vol.42,no.4,pp.179-183,2018.
• C. Szegedy, W. Lin, Y. Jia, P. Sermanet, S. Reed, D. Anguelov, D. Erhan, V. Vanhoucke, and A. Rabinovich, ′′Going deeper with con-volutions,′′ in Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2015, pp.1-9.
• ′′Deep residual learning for image recognition,′′ Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016, pp.770-778.

タイトルに関連する用語 (5件)： CCTV ,  映像 ,  河川 ,  行動 ,  分類