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J-GLOBAL ID：202102211982095940   Reference number：21A0146890

Detection of Multi Type Vehicles under Mixed Traffic Flow Using Deep Learning in India

交通・インフラのための新技術 インドにおける深層学習を用いた混合交通車両検出技術

Author (7)： TSUBOI TSUTOMU (名古屋電機工業) ,  ISHIZAKA TETSUHIRO (日本大 理工) ,  SEKI HIROTO (日本大 理工) ,  NISHIWAKI DAISUKE (日本大 理工) ,  DEBADITYA Roy (A-Star) ,  DEBADITYA Roy (日本大 理工研) ,  TAKAHASHI SATOSHI (名古屋電機工業)
Material： 交通工学  (Traffic Engineering)
Volume： 56  Issue： 1  Page： 54-57,1(2)  Publication year： Jan. 01, 2021 
JST Material Number： S0340A  ISSN： 0454-4595  Document type： Article
Article type： 解説  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： India ,  road traffic ,  intersection ,  *traffic analysis ,  private television ,  remotely piloted vehicle ,  Machine Learning ,  image analysis ,  mixing ,  detection ,  running path ,  estimation ,  *traffic flow ,  Drone ,  deep learning ,  vehicle ,  traffic data
Semi thesaurus term： *junction ,  CCTV ,  *image analysis ,  vehicle detection

JST classification (6)： Policy,system and organizations for science and technology  (RA01020U) ,  Traffic surveies  (TB01031B) ,  Image pickup and picture recording equipment  (ND12032E) ,  Aircrafts  (QK06000K) ,  Artificial intelligence  (JE08000Z) ,  Graphic and image processing in general  (JE04010I)

Reference (12)：

• SATREPS/M2Smart 研究プロジェクト HP,http://m2smart.org/
• LeCun, Y., et al.; ′′Backpropagation applied to handwritten zip code recognition′′, Neural Computation, Vol. 1, No. 4, pp. 541-551, 1989
• Zhao, Q., et al.; ′′M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid Network′′, The Thirty-Third AAAI Conf. on Artificial Intelligence, pp. 9259-9266, 2019
• Lin, T., et al. ; ′′Microsoft COCO : common objects in con-text′′, In ECCV 2014, pp. 740-755, 2014
• Varma, G., et al. ; ′′IDD: A Dataset for Exploring Problems of Autonomous Navigation in Unconstrained Environ-ments′′, IEEE Winter Conf. on Applications of Computer Vision, pp. 1743-1751, 2019

Terms in the title (6)： 交通 ,  インフラ ,  インド ,  深層学習 ,  混合交通 ,  車両検出