統計モデルと意味階層の結合による交通映像異常事象検出システム(ITS画像技術, <特集>ITS技術論文)
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概要
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交通監視システムは, 過去の事故要因を蓄積し, 交通事故の未然の防止を実現する役割が期待されている.そのために交通監視システムは, 潤沢な映像情報を活用し, 異常交通事象の検出を行う.本研究では, 任意の車線数の無分岐道路に特化したリアルタイム交通監視システムを開発し, 2車線道路で検証実験を行った.本システムは高精度に車両を追跡し, 様々な交通事象の検出を行う.車両追跡アルゴリズムには, 時空間MRFモデルを適用し, 隠れや照度変化に対して頑健な処理を行うと同時に高精度な車両軌跡を獲得する.異常事象検出アルゴリズムは, ルールベース手法に基づき, 個々の車両の挙動に注目したもの, 複数車両の相互挙動に注目したもの, 特徴空間上の識別面で判別するものからなる, 三つの異なるアルゴリズムを用意し, 異常交通事象の検出を可能にする.実際の交通映像を用いた実験において, 59件中56件の交通事故検出を達成した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-02-01
著者
-
上條 俊介
東京大学生産技術研究所
-
坂内 正夫
東京大学生産技術研究所
-
坂内 正夫
国立情報学研究所
-
上條 俊介
東京大学 生産技術研究所
-
原田 将弘
東京大学生産技術研究所
-
坂内 正夫
東京大学生産技術研所
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