| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2019-11-13 |
| タイトル |
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タイトル |
路線バスにおけるカメラ画像を用いたOD計測システムの提案 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
MBL |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 著者名 |
山田, 遊馬
廣森, 聡仁
山口, 弘純
東野, 輝夫
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
地域交通の要である路線バスにおいて，乗客トリップ (乗降停留所) 情報を把握することは，地域公 共交通の利用状況理解と業務改善に大きく貢献する．乗客トリップの把握には交通系 IC カード等の情報 が有効であるものの，導入コストが高いため赤字路線を多く抱える地域路線バスへの導入は容易ではなく, また定期券や特別パスなどの乗客には対応できない．本研究では，バス車内に設置された単一のカメラ画像のみから各乗客の乗降した停留所を把握する，低コストな乗客トリップ計測システムを提案する．提案 手法では，カメラ映像から一定時間間隔で切り出したフレーム毎に乗客の顔認識を行い，前後のフレーム 間で検出された顔画像から同一人物を検出しトラッキングを行う． 認識の時間間隔を適切に設定すること で顔認識にかかる負荷を軽減でき，CNN を活用したコンパクトな深層学習モデルを活用することで計算 時間削減を図っている，これらにより, 安価なシングルボードコンピュータでもリアルタイム動作可能な エッジ計算型アルゴリズムを実現し，画像情報を外部クラウドサーバに送信する方法におけるプライバシ 懸念を解消するとともに通信量も大きく抑制できる. バス会社の協力のもと，実際の路線バスに実験用人 員を乗せて走行した車両の車内映像を用いて性能評価を行った結果，最良のモデルでAUC=0.854，処理 時間 0.70s を達成し，十分実用可能な評価結果が得られた． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11515904 |
| 書誌情報 |
研究報告高度交通システムとスマートコミュニティ（ITS）
巻 2019-ITS-79,
号 18,
p. 1-8,
発行日 2019-11-13
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8965 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-ITS19079018.pdf (3.9 MB)
