講演抄録/キーワード |
講演名 |
2010-02-16 16:15
可変モデルとパーティクルフィルタによる車両追跡 ○竹内章浩・三田誠一(豊田工大) ITS2009-84 IE2009-178 |
抄録 |
(和) |
本稿では,車載カメラ映像から周辺車両を検出・追跡する手法について述べる.提案手法では,隠れ変数サポートベクタマシン(Latent SVM)を使用することで車両の特徴を学習する.特徴値としてはHOG 特徴を利用し,車両の全体的特徴と車輪などの局所的な特徴および最適な位置関係を可変モデルとして学習する.さらに,車両検出の情報を用いてパーティクルフィルタによる各車両の追跡を行う.パーティクルフィルタに車両の存在確率分布と,異なる時刻間での輝度相関を反映することで,複数車両を識別できる追跡アルゴリズムを提案する.最後に,市街地走行動画に対して提案手法を適用し,有効性の定量評価を行う. |
(英) |
In this paper, we propose the method for vehicle detection and tracking using vehicle mounted cameras. Our method learns features of vehicles as a deformable model vehicle detector by using Latent Support Vector Machine (SVM). We use HOG (Histogram of Oriented Gradient) as texture features. The vehicle detector saves both global features and local features as deformable model. Detected vehicle is tracked using particle filters. In order to identify vehicle, particle filters integrate existing probability of vehicles and intensity correlation. Tracking information is used as priori probability in the next frame. Finally, we present the experimental results of vehicle tracking with our method. |
キーワード |
(和) |
車両追跡 / サポートベクタマシン / 可変モデル / HOG特徴 / パーティクルフィルタ / / / |
(英) |
Vehicle Tracking / Support Vector Machine / Deformable Model / HOG Feature / Particle Filters / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 109, no. 414, ITS2009-84, pp. 269-274, 2010年2月. |
資料番号 |
ITS2009-84 |
発行日 |
2010-02-08 (ITS, IE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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