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J-GLOBAL ID：202202262785972194   整理番号：22A0662311

道路・交通監視と画像処理システム 深層学習による路側撮影動画からの車種別交通量計測手法の提案およびロバスト性の検証

A Method for Measuring Traffic Volume by Vehicle Type from Roadside Video Images Using Deep Learning and Verification of its Robustness

著者 (1件)： 菅原宏明 (八千代エンジニヤリング)
資料名： 画像ラボ  (Image Laboratory)
巻： 33  号： 3  ページ： 41-46  発行年： 2022年03月10日 
JST資料番号： L2340A  ISSN： 0915-6755  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 市販のビデオカメラで撮影した動画から深層学習を用いた画像解析による交通量の自動計測を目的として開発したTRAVIC Proの車種別交通量の観測とナンバープレート情報の認識について精度検証した結果を紹介する。(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  *物体認識 ,  *画像認識 ,  *交通量 ,  *交通調査 ,  交通監視施設 ,  交通流 ,  実時間処理 ,  路側 ,  自動車 ,  ロバスト性 ,  ビデオカメラ ,  画像分析 ,  自動計測
準シソーラス用語： 画像解析 ,  *交通量調査 ,  車種 ,  *深層学習

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (14件)： 道路 ,  交通 ,  画像処理システム ,  深層学習 ,  路側 ,  撮影 ,  動画 ,  車種 ,  交通量 ,  計測 ,  手法 ,  提案 ,  ロバスト性 ,  検証