| 講演名 | 2024-01-18 人物追跡法を用いたバス乗客のOD推定における不適データセグメントの調整手法の開発 西浦 翼(北大), 横山 想一郎(北大), 山下 倫央(北大), 川村 秀憲(北大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 路線バスにおける乗客の移動を集計した OD(Origin-Destination) データを収集するため，バス乗客の乗降動画を用いた乗客 OD 推定システムの開発を進めている．本稿では，乗客 OD 推定システムの推定精度を向上させるための不適データセグメントの処理手法の開発をおこなう．不適データセグメントとは，人物検出器で推定された矩形を人物追跡器に入力する際に精度低下の要因になり得る矩形や，人物追跡時に発生した ID スイッチを含む軌跡である．この不適データセグメントが人物検出や人物追跡の精度低下の要因となる．矩形の大きさや位置，軌跡同士の重なりなどから不適データセグメントを取り除く手法の開発をおこなう．不適データセグメント処理手法を用いた乗客 OD 推定システムを実際の路線バスで収集したバス乗客の動画データに適用して，OD の推定精度の向上が可能であることを確認した． |
| 抄録(英) | We are advancing the development of a passenger Origin-Destination (OD) estimation system using bus passengerboarding and alighting videos, to collect OD data reflecting passenger movements on route buses. This paper focuses on developing methods for processing inappropriate data segments to improve the estimation accuracy of the passenger OD estimation system. Inappropriate data segments refer to rectangles that may cause accuracy degradation when input into the person tracker from the person detector, and trajectories that include ID switches occurring during person tracking. These nappropriate data segments are factors in reducing the accuracy of person detection and tracking. We develop methods to remove inappropriate data segments based on the size and position of the rectangles and the overlap between trajectories. The application of theinappropriate data segment processing method to the passenger OD estimation system was tested on actual route bus video data, confirming the possibility of improving OD estimation accuracy. |
| キーワード(和) | 深層学習 / 物体検出 / 物体追跡 / メトリックラーニング / ODデータ / バス |
| キーワード(英) | deep learning / object detection / object tracking / metric learning / OD data / bus |
| 資料番号 | MSS2023-69,SS2023-48 |
| 発行日 | 2024-01-10 (MSS, SS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS / MSS |
|---|---|
| 開催期間 | 2024/1/17(から2日開催) |
| 開催地（和） | 金沢商工会議所会館（石川県金沢市） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | システム数理と応用，ソフトウェアサイエンスおよび一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 岡野 浩三(信州大) / 山口 真悟(山口大) |
| 委員長氏名（英） | Kozo Okano(Shinshu Univ.) / Shingo Yamaguchi(Yamaguchi Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 肥後 芳樹(阪大) / 宮本 俊幸(阪工大) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshiki Higo(Osaka Univ.) / Toshiyuki Miyamoto(Osaka Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 小形 真平(信州大) / 林 晋平(東工大) / 林 直樹(阪大) / 劉 健全(NEC) |
| 幹事氏名（英） | Shinpei Ogata(Shinshu Univ.) / Shinpei Hayashi(Tokyo Inst. of Tech.) / Naoki Hayashi(Osaka Univ.) / Jianquan Liui(NEC) |
| 幹事補佐氏名（和） | ?本 真佑(阪大) / 白井 匡人(島根大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shinsuke Matsumoto(Osaka Univ.) / Masato Shirai(Shimane Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Software Science / Technical Committee on Mathematical Systems Science and its Applications |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 人物追跡法を用いたバス乗客のOD推定における不適データセグメントの調整手法の開発 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development of Management Methods against Inappropriate Data Segments in Bus Passenger OD Estimation using Person Tracking Methods |
| サブタイトル（和） | * |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | 物体検出 / object detection |
| キーワード(3)（和/英） | 物体追跡 / object tracking |
| キーワード(4)（和/英） | メトリックラーニング / metric learning |
| キーワード(5)（和/英） | ODデータ / OD data |
| キーワード(6)（和/英） | バス / bus |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 西浦 翼 / Tsubasa Nishiura |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 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：Hokkaido Univ.) |
| 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：Hokkaido Univ.) |
| 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：Hokkaido Univ.) |
| 発表年月日 | 2024-01-18 |
| 資料番号 | MSS2023-69,SS2023-48 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | MSS-334,SS-335 |
| ページ範囲 | pp.99-104(MSS), pp.99-104(SS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-01-10 (MSS, SS) |