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アイテム
ルールベースに基づくリアルタイム交通事象検出システム
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/52544
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/5254484178c80-67bc-4177-891c-dff4b7d4e8d2
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2003 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2003-11-06 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | ルールベースに基づくリアルタイム交通事象検出システム | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Real - time Event Detection System for Traffic Monitoring Using Rule - based Reasoning | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学生産技術研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学生産技術研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学生産技術研究所 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Institute of Industrial Science, University of Tokyo | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Institute of Industrial Science, University of Tokyo | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Institute of Industrial Science, University of Tokyo | ||||||||
著者名 |
原田, 将弘
× 原田, 将弘
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著者名(英) |
Masahiro, Harada
× Masahiro, Harada
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 交通流監視システムに期待されている,交通事故の未然の察知および防止の実現には,潤沢な画像情報を真に活用する技術の確立が重要である.本研究では,コンピュータビジョン技術を交通流監視へ応用し,事故・渋滞・停止車両といった交通事故の検出を,リアルタイムに行うシステムの開発を行なっている.開発しているリアルタイム交通事象検出システムは,従来から交通流監視において用いられてきた,カメラ映像入力と画像処理技術を活用し,さらに,時空間MRFモデルを適用したトラッキング手法による車両の高精度な追跡と,数種類の交通事故の検出とを可能とする.本システムの実証実験を継続的に行い,事故の事象検出精度は,90%を達成している. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | Traffic monitoring system is expected to detect various abnormal events and prevent traffic accidents. For those purposes, system must exploit image data reliably and robustly. In this paper, we introduce a real-time system for detecting accidents, congestion, stalled vehicles, and etc. This system uses efficient tracking algorithm based on Spatio-Temporal Markov Random Field (S-T MRF) model with illumination invariant. We can use tracking results to define preconditions for events and our detection method is based on rule-based reasoning. We are continuing system verification. 90% of the accidents taken place there were successfully extracted. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AA11131797 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) 巻 2003, 号 109(2003-CVIM-141), p. 33-40, 発行日 2003-11-06 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |