Item type |
Symposium(1) |
公開日 |
2022-07-06 |
タイトル |
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タイトル |
交通映像からの車線交通量抽出とそれを用いた地域モビリティデータ生成 |
言語 |
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言語 |
jpn |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
著者所属 |
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大阪大学情報科学研究科 |
著者所属 |
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大阪大学情報科学研究科 |
著者所属 |
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大阪大学情報科学研究科 |
著者所属 |
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KDDI総合研究所 |
著者所属 |
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KDDI総合研究所 |
著者名 |
林, 和輝
廣森, 聡仁
山口, 弘純
鈴木, 理基
北原, 武
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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 |
我々の研究グループでは,地域における交通の在り方を検討するための車両モビリティデータの再現技術の研究開発を進めている.具体的には,ある「地域」において,なるべく低コストかつ現実に近い再現度で各車両の挙動をデータ化することで,地域における交通課題を可視化し,交通改善のための提言の基礎データや AI による改善案の導出などに利用することを想定している.本研究では,我々がこれまでにデータ再現を目指してきた兵庫県豊岡市出石地区の交通状況について,観光客で特に混雑した休日と,それほど混雑していない平日の交通監視カメラ映像を用い,それらの映像解析(車両トラッキング)から車線交通量を抽出し,それら両日の車両移動経路とその総量を 1 時間単位で推定しシミュレータ上に再現したため,その報告を行う.特に交通監視カメラについては比較的低高度(目線程度から数m 程度の高さ程度)に設置されたものを対象としており,車両の相互遮蔽がより大きな影響を与えることから,幹線道路などで用いられる高高度映像からの車両トラッキングとは異なる処理が必要となる.我々はこれに対し,画角補正や停車中の車両除去などを実現するトラッキング技術を技術を開発し,MAPE を 19% 程度の精度で車線交通量を検出するとともに,推定したデータから合成したモビリティでは,車線交通量の MAPE を 22% 程度に抑制している. |
書誌情報 |
マルチメディア,分散,協調とモバイルシンポジウム2022論文集
巻 2022,
p. 1458-1467,
発行日 2022-07-06
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出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |