360°画像を用いた交差点での交通事故予測の試み

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-02-25
• タイトル: 360°画像を用いた交差点での交通事故予測の試み
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Approach for Predicting Traffic Accidents at Intersections with 360 Degree Panorama Images
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: セッション6-2
• 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: 東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Communication Engineering, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Communication Engineering, The University of Tokyo
• 著者名: 田中, 大揮; 相澤, 清晴
• 著者名(英): Daiki, Tanaka; Kiyoharu, Aizawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，深層学習を用いて交通事故予測問題を解く取り組みを行った．交通事故は様々な要因が複雑に組み合わさって発生する事象であるが，各地点毎に詳細なデータを収集することは物理的に困難である．そこで，各地点の 360°画像一枚のみを用いて，その場所で将来交通事故が発生する可能性があるかどうかを判定するという新たな問題設定を提案し，これを解くためのデータセットも新たに構築した．実験では 78% 以上の精度で将来交通事故が発生する地点を予測することが可能であることを示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this study, we used deep learning to predict traffic accidents. Traffic accidents are caused by a complex combnation of various factors, and it is physically difficult to collect detailed data for each location. We investigated a new problem setting of determining whether a traffic accident occurs in the future using only a single 360 degree image of each location. Experimental results demonstrate that a deep neural network can predict traffic accident locations with an accuracy of more than 78%.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 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 2021-CVIM-225, 号 46, p. 1-6, 発行日 2021-02-25
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• 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