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J-GLOBAL ID：202202235946783818   整理番号：22A0718064

バス乗客ODデータの推定における深層学習を用いた人物追跡に関する研究

A Study on Person Tracking Using Deep Learning in Estimating Bus Passenger OD Data

著者 (4件)： 西浦翼 (北大 大学院情報科学院) ,  横山想一郎 (北大 大学院情報科学研究院) ,  山下倫央 (北大 大学院情報科学研究院) ,  川村秀憲 (北大 大学院情報科学研究院)
資料名： 人工知能学会知識ベースシステム研究会資料  (人工知能学会研究会資料)
巻： 125th  ページ： 25-30  発行年： 2022年03月01日 
JST資料番号： X0831A  ISSN： 2436-4592  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,バス乗客ODデータの高精度推定のための追跡を用いてバス乗客の数を推定するためのアルゴリズムを提案し,検証した。推定アルゴリズムの実用性を検証するために,ディジタルカメラをバス路線の乗降ゲートに設置し,実際の運転のように乗客のビデオデータを集めた。バスの乗客数を推定するために,追跡技術を適用して乗客を追跡し,乗客数を推定する方法を提案した。収集したビデオデータに提案した推定アルゴリズムを適用し,推定精度を検証した。著者らの実験の結果として,広い間隔が乗客の間で維持されるとき,乗客の数を,高精度で推定することができることを確認した。推定精度が高くないという結果に基づいて,物体検出,Re-ID,乗降判定の問題点を確認し,バス乗客数の推定精度の改善計画について議論した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *位置 ,  *データ ,  *乗客 ,  *追跡 ,  人間 ,  経路 ,  *パターン認識 ,  *検出 ,  精度 ,  *機械学習 ,  *推定 ,  *物体検出 ,  推定精度 ,  *深層学習 ,  *経路追跡
準シソーラス用語： 出発地 ,  目的地 ,  *ODデータ ,  *バス乗客 ,  人物追跡 ,  *経路トラッキング ,  バス乗客数 ,  *乗降判定 ,  *乗客数推定

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： バス ,  乗客 ,  OD ,  推定 ,  深層学習 ,  人物追跡 ,  研究