| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
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道路交通流の複数視点観測
○川野雄輝・全 へい東（千葉大） |
| 抄録 |
（和） |
オクルージョンにも対応できる、複数視点による移動体追跡方法を提案する。本研究では複数視点から同一領域を撮影した映像を用いる。カメラ内とカメラ間で対応付けを行うために、車両画像を入力すると、同一車両ならば距離が近くなる特徴ベクトル出力するCNNを用いた追跡手法を提案する。実験では様々な方向から撮影された車両のデータセットを用いて学習し、特徴ベクトルの性能評価を行なった。その結果、特徴ベクトルが対応付け時に有効であることが確認された。 |
| （英） |
We propose a mobile tracking method from multiple viewpoints that can handle occlusion. In this research, we use images of the same area taken from multiple viewpoints. In order to make a correspondence between the inside of the camera and between the cameras, we propose a tracking method using CNN that outputs a feature vector that makes the distance closer if the same vehicle is input when a vehicle image is input. In the experiment, learning was performed using vehicle data sets taken from various directions, and the performance of feature vectors was evaluated. As a result, it was confirmed that the feature vector is effective at the time of associating. |
| キーワード |
（和） |
深層学習 / 物体追跡 / / / / / / |
| （英） |
Deep Learning / Object Tracking / / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
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| ISSN |
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| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
HCGSYMPO |
| 開催期間 |
2020-12-15 - 2020-12-17 |
| 開催地（和） |
オンライン開催 |
| 開催地（英） |
Online |
| テーマ（和） |
共生社会をささえるヒューマンコミュニケーション |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
HCGSYMPO |
| 会議コード |
2020-12-HCGSYMPO |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
道路交通流の複数視点観測 |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
Multi-view observation of road traffic flow |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） |
物体追跡 / Object Tracking |
| キーワード(3)（和/英） |
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| キーワード(4)（和/英） |
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| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
川野 雄輝 / Yuki Kawano / カワノ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） |
千葉大学大学院融合理工学府数学情報科学専攻 (略称： 千葉大)
Chiba Univ. Graduate School of Sci. and Eng., Div. of Math. and Infomatics (略称： Chiba Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
全 へい東 / Heitoh Zen / ゼン ヘイトウ |
| 第2著者 所属（和/英） |
千葉大学統合情報センター (略称： 千葉大)
Chiba Univ., Inst. of Management and Info. Tech. (略称： Chiba Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第3著者 所属（和/英） |
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| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第19著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 所属（和/英） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
0000-00-00 00:00:00 |
| 発表時間 |
分 |
| 申込先研究会 |
HCGSYMPO |
| 資料番号 |
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| 巻番号（vol） |
vol. |
| 号番号（no） |
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| ページ範囲 |
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| ページ数 |
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| 発行日 |
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