18:30 〜 18:50
[2O6-GS-13-03] 車種別交通量調査への深層学習の応用システムの提案
キーワード:人工知能、交通、深層学習
本研究は、日本大学と八千代エンジニヤリング株式会社との共同研究である。交通量調査は、ほとんどの場合、人手による目視で行われてきた。人員確保の手間と費用が掛かり、さらに計測精度も不明確である。
また専用のカメラや、専用の設置場所によるICTを用いたシステムで行われる場合もあるが高価であり設置地点も限られている。今後は自動車専用道路や幹線道路等ではCCTVカメラ等の画像解析により交通量の常時観測が行われる予定があるがカメラ等を設置していない区間や細街路等ではこれまで通りの交通量調査が必要となる、本研究では、汎用のビデオカメラによる画像を深層学習による画像解析手法を用いて、できるだけ安価で専用の設置場所によらず、容易に設置・撤収の可能なことを条件として、車種別交通量を精度を落とすことなく解析するシステムを提案する。
また専用のカメラや、専用の設置場所によるICTを用いたシステムで行われる場合もあるが高価であり設置地点も限られている。今後は自動車専用道路や幹線道路等ではCCTVカメラ等の画像解析により交通量の常時観測が行われる予定があるがカメラ等を設置していない区間や細街路等ではこれまで通りの交通量調査が必要となる、本研究では、汎用のビデオカメラによる画像を深層学習による画像解析手法を用いて、できるだけ安価で専用の設置場所によらず、容易に設置・撤収の可能なことを条件として、車種別交通量を精度を落とすことなく解析するシステムを提案する。
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