文献

J-GLOBAL ID：202102211982095940   整理番号：21A0146890

交通・インフラのための新技術 インドにおける深層学習を用いた混合交通車両検出技術

Detection of Multi Type Vehicles under Mixed Traffic Flow Using Deep Learning in India

著者 (7件)： 坪井務 (名古屋電機工業) ,  石坂哲宏 (日本大 理工) ,  関弘翔 (日本大 理工) ,  西脇大輔 (日本大 理工) ,  DEBADITYA Roy (A-Star) ,  DEBADITYA Roy (日本大 理工研) ,  高橋聡 (名古屋電機工業)
資料名： 交通工学  (Traffic Engineering)
巻： 56  号： 1  ページ： 54-57,1(2)  発行年： 2021年01月01日 
JST資料番号： S0340A  ISSN： 0454-4595  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： インド・アーメダバード市で混雑が激しいパルディ交差点における交通解析について,CCTVとドローンを用いた画像解析技術の紹介を行う。一つ目はインド特有のオートリキシャなどの多様な車種が存在する混合交通に対して,現地環境を考慮した深層学習の手法により車両検知率の向上を図る取組み,二つ目は車線によらない交通流に対して,交差点上空からドローンにより撮影した映像から深層学習による画像解析で通行車両走行軌跡を推定する取組みである。これらの技術開発により得られた精緻な交通データをもとにし,新興国特有の交通状況を加味した検出方法に関する知見を紹介する。(著者抄録)

シソーラス用語： インド ,  道路交通 ,  交差点 ,  *交通解析 ,  専用テレビジョン ,  無人機 ,  機械学習 ,  画像分析 ,  混合 ,  検出 ,  走行軌跡 ,  推定 ,  *交通流 ,  ドローン ,  深層学習 ,  車両 ,  交通データ
準シソーラス用語： *道路交差点 ,  CCTV ,  *画像解析 ,  車両検出

分類 (6件)： 科学技術政策,制度,組織  (RA01020U) ,  交通調査  (TB01031B) ,  撮像・録画装置  (ND12032E) ,  航空機  (QK06000K) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (12件)：

• SATREPS/M2Smart 研究プロジェクト HP,http://m2smart.org/
• LeCun, Y., et al.; ′′Backpropagation applied to handwritten zip code recognition′′, Neural Computation, Vol. 1, No. 4, pp. 541-551, 1989
• Zhao, Q., et al.; ′′M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid Network′′, The Thirty-Third AAAI Conf. on Artificial Intelligence, pp. 9259-9266, 2019
• Lin, T., et al. ; ′′Microsoft COCO : common objects in con-text′′, In ECCV 2014, pp. 740-755, 2014
• Varma, G., et al. ; ′′IDD: A Dataset for Exploring Problems of Autonomous Navigation in Unconstrained Environ-ments′′, IEEE Winter Conf. on Applications of Computer Vision, pp. 1743-1751, 2019

タイトルに関連する用語 (6件)： 交通 ,  インフラ ,  インド ,  深層学習 ,  混合交通 ,  車両検出