[2Yin5-15] 車両追跡における深層学習の応用
キーワード:車両追跡、深層学習、リアイデンティフィケーション
道路交通センサスやスマートシティなどでの基礎技術として車両追跡による交通流の把握は重要なタスクとなってきている。
正確な交通流の把握のためには車両追跡については、車種別分類ができるもの(マルチクラス)を用いる必要がある。
ここで従来型のオブジェクトの位置の変化によるトラッキング手法とDNNを用いてのトラッキング手法について比較検討
を行い、どのような場合にどのような手法が有効となるかについて論じる。DNNを用いる方法についてはReIdentificationを
用いる
正確な交通流の把握のためには車両追跡については、車種別分類ができるもの(マルチクラス)を用いる必要がある。
ここで従来型のオブジェクトの位置の変化によるトラッキング手法とDNNを用いてのトラッキング手法について比較検討
を行い、どのような場合にどのような手法が有効となるかについて論じる。DNNを用いる方法についてはReIdentificationを
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