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J-GLOBAL ID：202002267613552167   整理番号：20A2096316

車両部位検出に基づく回帰を利用した車両台数の推定

Estimation of the Number of Vehicles by Regression Based on Parts Detection

著者 (5件)： 新村文郷 (名古屋大学大学院 情報学研究科) ,  川西康友 (名古屋大学大学院 情報学研究科) ,  出口大輔 (名古屋大学 情報連携統括本部 情報戦略室) ,  井手一郎 (名古屋大学大学院 情報学研究科) ,  村瀬洋 (名古屋大学大学院 情報学研究科)
資料名： 知能と情報  (日本知能情報ファジィ学会誌)
巻： 32  号： 3  ページ： 705-712(J-STAGE)  発行年： 2020年06月15日 
JST資料番号： L0501A  ISSN： 1347-7986  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,車両部位の検出に基づいて車載カメラ画像中の車両台数を推定する手法を提案する.車載カメラ画像では,道路混雑時に車両が他車両の大部分を遮蔽する状況が頻繁に発生し,その遮蔽により車両検出が困難になる.そのため,車両検出に基づいて車両台数を正確に数えることは難しい.そこで,画像中の車両部位を検出し,その検出数に基づく回帰により画像中の車両台数を数える手法を提案する.車両が大きく遮蔽された場合でも一部の車両部位は見えていることが多いため,SVRを用いて見えている車両部位の数と車両台数の関係を学習することで車両台数推定器を構築し,これを用いて車両台数を推定することで精度良く車両台数を推定する.実際に道路を走行した車載カメラ映像を用いて評価実験を行い,画像から車両を検出して数える従来手法に比べて,提案手法の方がより誤差の少ない車両台数推定ができることを確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： *統計的推定 ,  *人工知能推論 ,  回帰分析 ,  *画像分析 ,  *コンピュータビジョン ,  写真像 ,  カメラ ,  交通混雑 ,  検出 ,  *機械学習 ,  交通機関 ,  評価試験 ,  精度 ,  誤差
準シソーラス用語： カメラ画像 ,  車載カメラ ,  車両 ,  車両検出 ,  推定精度

著者キーワード (10件)： 車両台数推定 ,  車載カメラ ,  遮蔽 ,  車両部位検出 ,  回帰 ,  vehicle counting ,  in-vehicle camera ,  occlusion ,  vehicle parts detection ,  regression

分類 (4件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (22件)：

• [1] N. Dalal and B. Triggs: “Histograms of Oriented Gradients for Human Detection,” Proc. of 2005 IEEE Computer Society Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, Jun. 20-25, San Diego, pp. 886-893, 2005.
• [2] 福井宏, 山下隆義, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, 村瀬洋: “Random DropoutとEnsemble Inference Networksによる歩行者検出と標識認識,” 情報処理学会論文誌, Vol.57, No.3, pp. 910-921, 2016.
• [3] P. F. Felzenszwalb, R. B. Girshick, D. McAllester, and D. Ramanan: “Object Detection with Discriminatively Trained Part-Based Models,” IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.32, No.9, pp. 1627-1645, 2010.
• [4] S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun: “Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks,” Advances in Neural Information Processing Systems 28 (NIPS 2015), pp. 91-99, 2015.
• [5] J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi: “You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,” Proc. of 2016 IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, Jun. 27-30, Las Vegas, pp. 779-788, 2016.

タイトルに関連する用語 (1件)： 推定