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  1. 研究報告
  2. オーディオビジュアル複合情報処理(AVM)
  3. 2024
  4. 2024-AVM-125

交通ヒヤリハット検知のための拡散モデルを用いた動画データ拡張に関する検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238545
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238545
ce8a7617-b071-46c3-a889-cb60df205873
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-AVM24125010.pdf IPSJ-AVM24125010.pdf (1.5 MB)
 2026年8月28日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan / the Institute of Image Information and Television Engineers
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, AVM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-08-28
タイトル
タイトル 交通ヒヤリハット検知のための拡散モデルを用いた動画データ拡張に関する検討
タイトル
言語 en
タイトル A Study on Video Data Augmentation using Diffusion Models for Traffic Near-Miss Detection
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
株式会社KDDI総合研究所
著者所属
株式会社KDDI総合研究所
著者所属
株式会社KDDI総合研究所
著者所属(英)
en
KDDI Research, Inc.
著者所属(英)
en
KDDI Research, Inc.
著者所属(英)
en
KDDI Research, Inc.
著者名 西村, 仁志

× 西村, 仁志

西村, 仁志

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橋本, 慧志

× 橋本, 慧志

橋本, 慧志

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黒川, 茂莉

× 黒川, 茂莉

黒川, 茂莉

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 ドライブレコーダ映像からヒヤリハットを検知する技術は安全運転のために重要であるが,学習データの収集が困難である.学習データを増やすデータ拡張の多くの手法は画像処理に基づいており,生成した動画の多様性や自然さが不十分であった.本論文では,拡散モデルを用いて,多様かつ自然な動画を生成するデータ拡張手法を提案する.実験では,東京農工大学ヒヤリハットデータベースを用いて,提案手法の有効性を示した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10438399
書誌情報 研究報告オーディオビジュアル複合情報処理(AVM)

巻 2024-AVM-125, 号 10, p. 1-6, 発行日 2024-08-28
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8582
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
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Ver.1 2025-01-19 08:32:00.464583
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