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講演抄録/キーワード
講演名 2021-03-05 15:40
360°画像を用いた交差点での交通事故予測の試み
田中大揮相澤清晴東大PRMU2020-97
抄録 (和) 本研究では,深層学習を用いて交通事故予測問題を解く取り組みを行った.交通事故は様々な要因が複雑に組み合わさって発生する事象であるが,各地点毎に詳細なデータを収集することは物理的に困難である.そこで,各地点の$360^{circ}$画像一枚のみを用いて,その場所で将来交通事故が発生する可能性があるかどうかを判定するという新たな問題設定を提案し,これを解くためのデータセットも新たに構築した.実験では78%以上の精度で将来交通事故が発生する地点を予測することが可能であることを示した. 
(英) In this study, we used deep learning to predict traffic accidents. Traffic accidents are caused by a complex combination of various factors, and it is physically difficult to collect detailed data for each location. We investigated a new problem setting of determining whether a traffic accident occurs in the future using only a single 360 degree image of each location. Experimental results demonstrate that a deep neural network can predict traffic accident locations with an accuracy of more than 78%.
キーワード (和) 360°画像 / 深層学習 / 交通事故予測 / / / / /  
(英) 360 degree panorama images / Deep learning / Traffic accident prediction / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 409, PRMU2020-97, pp. 158-163, 2021年3月.
資料番号 PRMU2020-97 
発行日 2021-02-25 (PRMU) 
ISSN 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)
PDFダウンロード PRMU2020-97

研究会情報
研究会 PRMU IPSJ-CVIM  
開催期間 2021-03-04 - 2021-03-05 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 特殊な環境下におけるCV・ パターン認識 
テーマ(英) Computer Vision and Pattern Recognition for specific environment 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2021-03-PRMU-CVIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 360°画像を用いた交差点での交通事故予測の試み 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An approach for predicting traffic accidents at intersections with 360 degree panorama images 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 360°画像 / 360 degree panorama images  
キーワード(2)(和/英) 深層学習 / Deep learning  
キーワード(3)(和/英) 交通事故予測 / Traffic accident prediction  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 田中 大揮 / Daiki Tanaka / タナカ ダイキ
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: The Univ. of Tokyo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 相澤 清晴 / Kiyoharu Aizawa / アイザワ キヨハル
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: The Univ. of Tokyo)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-03-05 15:40:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2020-97 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.409 
ページ範囲 pp.158-163 
ページ数
発行日 2021-02-25 (PRMU) 


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