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          <dc:title>路側設置マイクロフォンを用いた逐次検出型車両検出システム</dc:title>
          <dc:title>Sequential Acoustic Vehicle Detector Using Sidewalk Microphones</dc:title>
          <dc:creator>石田, 繁巳</dc:creator>
          <dc:creator>梶村, 順平</dc:creator>
          <dc:creator>内野, 雅人</dc:creator>
          <dc:creator>田頭, 茂明</dc:creator>
          <dc:creator>福田, 晃</dc:creator>
          <dc:creator>Shigemi, Ishida</dc:creator>
          <dc:creator>Jumpei, Kajimura</dc:creator>
          <dc:creator>Masato, Uchino</dc:creator>
          <dc:creator>Shigeaki, Tagashira</dc:creator>
          <dc:creator>Akira, Fukuda</dc:creator>
          <dc:subject>[特集：未来の暮らしを支えるパーベイシブシステムと高度交通システム] 車両検出，音響センシング，サウンドマップ，RANSAC（Random Sampling Consensus）</dc:subject>
          <dc:description>ITS（Intelligent Transport System：高度道路交通システム）において，道路上の走行車両検出は重要なタスクの1つである．筆者らはマイクロフォンを用いる低コストな車両検出システムの開発を行っている．路側に設置した2台のマイクロフォンに車両走行音が到達する時間差の時間変化を描いた「サウンドマップ」を解析して車両を検出する手法をこれまでに開発した．しかしながら，車両が同時または連続で通過する場合に車両検出精度が低下するという問題があることから，本論文では逐次検出型車両検出システムSAVeDを示す．SAVeDでは，車両をサウンドマップ上の点群と対応させながら検出し，検出車両に対応する点群をサウンドマップ上から消去しながら逐次的に車両検出処理を行うことで検出車両が他の車両の検出に与える影響を軽減させる．片側1車線道路においてSAVeDの実証評価を行い，F値0.83という高い精度で車両を検出できることを確認した．</dc:description>
          <dc:description>Vehicle detection is one of the core tasks in the ITS (intelligent transport systems). We are developing a low cost acoustic vehicle detector. The acoustic vehicle detector relies on two microphones installed at a sidewalk to draw a sound map, which is a map of time difference of sound arrival on the two microphones. Our previous studies have presented vehicle detection algorithms that analyze a sound map. However, the detection algorithms highly fail to detect multiple vehicles simultaneously or sequentially passing in front of the microphones. We therefore present SAVeD, a sequential acoustic vehicle detector. The SAVeD associates vehicles with curves drawn on a sound map and sequentially detects vehicles while removing the curves associated with the detected vehicles. Experimental evaluation on a two-lane road reveals that the SAVeD successfully detected vehicles with an F-measure of 0.83.</dc:description>
          <dc:description>journal article</dc:description>
          <dc:date>2019-01-15</dc:date>
          <dc:format>application/pdf</dc:format>
          <dc:identifier>情報処理学会論文誌</dc:identifier>
          <dc:identifier>1</dc:identifier>
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          <dc:identifier>1882-7764</dc:identifier>
          <dc:identifier>AN00116647</dc:identifier>
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