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J-GLOBAL ID：202202241480141261   整理番号：22A0446779

監視ビデオを用いた知的交通事故検出システム【JST・京大機械翻訳】

Intelligent Traffic Accident Detection System Using Surveillance Video

著者 (2件)： Sun Pengfei (Beijing New Energy Vehicle Technology Innovation Center Co., Ltd., Beijing, China) ,  Liu Qinghe (School of Automotive Engineering, Harbin Institute of Technology, Weihai, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 769  ページ： 995-1005  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 知的輸送システムの開発により,路側交通監視カメラに基づく交通事故検出システムを提案する。深層学習ベースの物体検出と追跡技術とエキスパートシステムベースの交通事故同定技術を結合することによって,安定した交通事故検出システムを従来のシナリオで実行する。詳細において,歩行者,自転車リスト,トリサイクリスト,自動車,SUV,バスおよびトラックのような事故参加者としてラベル付けされた30,000画像を含むデータセットを作成した。次に,データセットを用いて,物体検出と追跡ネットワークを訓練した。第三に,空間的時間的制約に基づく事故同定の規則を設計した。最後に,このシステムを40の実際の道路交通事故を用いて検証した。実験結果は,このシステムが90.91%の精度と81.08%の再現を達成できることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動車 ,  ネットワーク ,  道路交通 ,  自転車 ,  歩行者 ,  サイクリスト ,  交通システム ,  *録画装置 ,  *交通事故 ,  エキスパートシステム
準シソーラス用語： 監視カメラ ,  物体検出 ,  検知システム ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 交通事故 ,  監視ビデオ ,  事故同定 ,  検出と追跡

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビデオ ,  交通事故 ,  検出システム