| 講演名 | 2017-03-07 マイクロ波ドップラーセンサー信号を用いた動体追尾処理への深層学習適用の一検討 橘 素子(OKI), 平本 美智代(OKI), 前野 蔵人(OKI), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 本稿では，マイクロ波ドップラーセンサーによる動体追尾処理に深層学習を適用した結果を報告する．通常，動体の計測では時刻経過による動体の状態変化を予測し，その予測値と観測値を対応付けすることで動体の追尾を行う．しかし，ある程度近い場所を同じような速度で移動する２物体の場合，センサーの計測精度などに起因する観測誤差と予測誤差によって対応付けを誤ってしまうことがあった．そこで，本稿では，観測値のみを使用してより精度の高い動体追尾を行うために深層学習を適用した．過去に検出された動体ごとの観測履歴と現時刻の複数の観測値からそれぞれ１つずつを深層学習への入力値とし，それらが同一物体か否かを出力する判別器を畳み込みネットワークを用いて構成して適用したところ高い精度で認識することができた． |
| 抄録(英) | In this report, we present a study on tracking using Microwave Doppler Sensor adopting deep learning approach. Measurement of moving object by Microwave Doppler Sensor is more stable than by camera, because it is little susceptible for environment factor, such as weather or lighting. For the purpose, firstly we have to track moving objects which are detected at every sampling time. However, under the condition which two or more objects move at similar speed and are at near positions it is difficult to distinguish them. Therefore, we have adopted deep learning approach for tracking objects in order to solve these difficulties. Concretely, we have created deep convolutional network model for comparison procedure which evaluate whether one of the observed value corresponds with one of the observed value history coordinated by objects. As a result, we achieved high accuracy for the comparison. |
| キーワード(和) | マイクロ波ドップラーセンサー / 動体追尾 / 深層学習 |
| キーワード(英) | Microwave Doppler Sensor / Tracking / Deep Learning |
| 資料番号 | ITS2016-82 |
| 発行日 | 2017-02-28 (ITS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITS / IEE-ITS |
|---|---|
| 開催期間 | 2017/3/7(から1日開催) |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | Kyoto Univ. |
| テーマ（和） | ITS情報処理，一般 |
| テーマ（英） | Information Processing for ITS, etc. |
| 委員長氏名（和） | 永長 知孝(関東学院大) |
| 委員長氏名（英） | Tomotaka Nagaosa(Kanto Gakuin Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 藤井 雅弘(宇都宮大) / 和田 友孝(関西大) |
| 副委員長氏名（英） | Masahiro Fujii(Utsunomiya Univ.) / Tomotaka Wada(Kansai Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 大野 光平(明大) / 橋本 尚久(産総研) |
| 幹事氏名（英） | Kohei Ohno(Meiji Univ.) / Naohisa Hashimoto(AIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 間邊 哲也(埼玉大) / Yanlei Gu(東大) / 橋浦 康一郎(秋田県立大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Tetsuya Manabe(Saitama Univ.) / Yanlei Gu(Univ. of Tokyo) / Koichiro Hashiura(Akita Pref. Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Intelligent Transport Systems Technology / Technical Meeting on Intelligent Transport Systems |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | マイクロ波ドップラーセンサー信号を用いた動体追尾処理への深層学習適用の一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Deep Learning Approach for Moving Object Tracking using Microwave Doppler Signals |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | マイクロ波ドップラーセンサー / Microwave Doppler Sensor |
| キーワード(2)（和/英） | 動体追尾 / Tracking |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 橘 素子 / Motoko Tachibana |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 沖電気工業(株)(略称：OKI) Oki Electric Industry Co., Ltd.(略称：OKI) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 平本 美智代 / Michiyo Hiramoto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 沖電気工業(株)(略称：OKI) Oki Electric Industry Co., Ltd.(略称：OKI) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 前野 蔵人 / Kurato Maeno |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 沖電気工業(株)(略称：OKI) Oki Electric Industry Co., Ltd.(略称：OKI) |
| 発表年月日 | 2017-03-07 |
| 資料番号 | ITS2016-82 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | ITS-502 |
| ページ範囲 | pp.31-35(ITS), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2017-02-28 (ITS) |