| 講演名 | 2020-03-09 深層学習を用いた車内モニタリングによる状態認識 木戸口 稜(北大), 横山 想一郎(北大), 山下 倫央(北大), 川村 秀憲(北大), |
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| 抄録(和) | 本稿では，乗客の安全を確保したバス運行を支援するため，物体検出アルゴリズム YOLOを適用したバス車内の状態認識システムを開発した．提案するバス車内の状態認 識システムは，乗客数や着席状態，大型の荷物の有無の認識を行う．また，走行中に 移動している乗客への注意喚起を行うため，認識結果を用いてバスが発進して良い状 態にあるかどうかを判定する．バス車内の模擬環境や実際に走行するバス車内で取得 したデータでシステムの有効性を確認した． |
| 抄録(英) | In this paper, we developed a state recognition system in a bus car that applied the object detection algorithm YOLO to support the bus operation ensuring passenger safety. The proposed system recognizes the number of passengers, the seating state, and the presence or absence of large luggage. In addition, in order to alert the passengers moving while traveling, it is determined whether the bus is in a good condition to start using the recognition result. The validity of the system was confirmed by the simulation environment inside the bus and the data acquired inside the bus actually running. |
| キーワード(和) | 車内モニタリング / 深層学習 |
| キーワード(英) | In-Cabin Monitoring / deep learning |
| 資料番号 | AI2019-58 |
| 発行日 | 2020-03-01 (AI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI / IPSJ-ICS / JSAI-SAI / JSAI-DOCMAS / JSAI-KBS |
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| 開催期間 | 2020/3/8(から2日開催) |
| 開催地（和） | ルスツリゾートホテル |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 社会システムと情報技術研究ウィーク2020 |
| テーマ（英） | Workshop of Social System and Information Technology (WSSIT20) |
| 委員長氏名（和） | 福田 直樹(静岡大) |
| 委員長氏名（英） | Naoki Fukuta(Shizuoka Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 清 雄一(電通大) / 櫻井 祐子(産総研) |
| 副委員長氏名（英） | Yuichi Sei(Univ. of Electro-Comm.) / Yuko Sakurai(AIST) |
| 幹事氏名（和） | 福井 健一(阪大) / 藤田 桂英(東京農工大) |
| 幹事氏名（英） | Kenichi Fukui(Osaka Univ.) / Katsuhide Fujita(Tokyo Univ. of Agriculture and Technology) |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing / Special Interest Group on Intelligence and Complex Systems / Special Interest Group on Society and Artificial Intelligence / Special Interest Group on Data Oriented Constructive Mining and Simulation / Special Interest Group on Knowledge-Based Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層学習を用いた車内モニタリングによる状態認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | State Recognition with In-Cabin Monitoring using Deep Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 車内モニタリング / In-Cabin Monitoring |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 木戸口 稜 / Ryo Kidoguchi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokudai) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 横山 想一郎 / Soichiro Yokoyama |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokudai) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 山下 倫央 / Tomohisa Yamashita |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokudai) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 川村 秀憲 / Hidenori Kawamura |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokudai) |
| 発表年月日 | 2020-03-09 |
| 資料番号 | AI2019-58 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | AI-469 |
| ページ範囲 | pp.25-30(AI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-03-01 (AI) |