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J-GLOBAL ID：202202227956141779   整理番号：22A1104300

CNNを用いた都市交通Cameraからの軌道の透視補正抽出【JST・京大機械翻訳】

Perspective-Corrected Extraction of Trajectories from Urban Traffic Camera Using CNN

著者 (4件)： Strosahl Julian (Elektronische Fahrwerksysteme GmbH) ,  Sichermann Joerg (Elektronische Fahrwerksysteme GmbH) ,  Jesch Maximilian (Elektronische Fahrwerksysteme GmbH) ,  Spieler David (University of Applied Sciences Munich)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCVE  ページ： 1-7  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現実的なデータ基礎は,先進運転者支援システムおよび交通研究の開発にとって極めて重要である。都市交差点における交通カメラは,道路利用者の軌道が特に関連する複雑な交通行動に関する情報を効率的に得る方法を提供する。この目的のために,確立された深層ニューラルネットワークMask R-CNNを,自動車,サイクリストおよび歩行者フレームごとのフレーム毎に,自動車に対して94.07%の平均精度を達成するように,自己生成データセットを用いて訓練した。対象物の追跡のために,追跡アルゴリズムSORTは,適切な方法であった。横方向カメラ透視による車両位置の透視誤差を最小化するために,セグメンテーションに基づく車両の地上平面を推定する新しい方法を示した。推定軌跡を,交差点領域上の基準車両による実際の測定運転からのデータで評価し,平均精度0.57mを得た。生成されたデータは,交通シミュレーションソフトウェアで使用でき,仮想車両試験のための完全に定義されたシナリオを作り出すことができる。さらに,https://github.com/jul095/TrafficMonitoringで提案した研究のオープンソース実装を提供した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  カメラ ,  自動車 ,  セグメンテーション ,  *都市交通 ,  交差点 ,  歩行者 ,  *都市 ,  サイクリスト ,  ソフトウェア ,  透視 ,  交通行動
準シソーラス用語： オープンソース ,  運転者支援システム ,  追跡アルゴリズム ,  道路利用者 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： CNN ,  都市 ,  交通 ,  軌道 ,  透視