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J-GLOBAL ID：202202211473185751   整理番号：22A0906936

鉄道踏切におけるスマート交通状態評価のためのコンピュータビジョンベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Computer vision-based approach for smart traffic condition assessment at the railroad grade crossing

著者 (3件)： Guo Feng (Dept. of Civil and Environmental Engineering, University of South Carolina, Columbia, SC 29208, USA) ,  Wang Yi (Dept. of Mechanical Engineering, University of South Carolina, Columbia, SC 29208, USA) ,  Qian Yu (Dept. of Civil and Environmental Engineering, University of South Carolina, Columbia, SC 29208, USA)
資料名： Advanced Engineering Informatics  (Advanced Engineering Informatics)
巻： 51  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0593A  ISSN： 1474-0346  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高速道路-鉄道等級横断における低速移動または停止列車は,特に人口の多い大都市圏において,通勤者への有意な交通遅延を引き起こすだけでなく,緊急事態へのタイムリーな応答から最初の応答者を防いだ。本研究では,研究者は,自動ビデオ解析,検出および追跡システムを導入し,交通条件を評価し,グレード交差でブロックされた車両行動を分析し,簡易シナリオの下でデコンゲスト時間を予測する。新しいYOLOv3-SPP+モデルを開発して,画像をより粗いレベルからより粗いレベルに分割し,局所特徴を強化した。SORTモジュールは,鉄道グレード交差で車両を追跡するための簡単で効率的な方法のモデルに統合されている。列車閉塞ビデオ記録を持つコロンビア,SCにおける2つのフィールドデータセットを試験した。モデル訓練性能を,mAP@0.5,F1スコアおよび全損失により評価した。訓練結果に基づいて,このモデルは他のYOLOシリーズモデルより優れている。現場追跡性能を,予測とグランドトルースの間の比率によって評価した。テストケースの精度の平均値は92.37%であり,信頼できる追跡性能を示した。さらに,現在の結果は,交差閉塞の中と後の交通がパターンに従うことを示し,代替ルートを待つか,または取り込む車両の挙動の一般的傾向がある。コロンビア,SCの市での監視されたグレード交差で,デコンゲスト時間とブロックされた車両の数の間の良好な線形相関が観察された。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高速道路 ,  追跡 ,  精度 ,  *踏切 ,  コロンビア共和国 ,  通勤 ,  録画 ,  トラッキング装置 ,  低速度 ,  *コンピュータビジョン ,  局所性
準シソーラス用語： 大都市圏 ,  局所特徴 ,  グランドトゥルース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 踏切 ,  交通評価 ,  コンピュータビジョン ,  深層学習 ,  交通遅延

分類 (1件)： 資材管理  (KB05020S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 鉄道 ,  踏切 ,  交通 ,  状態評価