意味階層構造による多段階分解能をもつ交通事象監視システムの構築(ITS画像処理, データベース, 一般)
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概要
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本論文では、複数車線の直線道路における交通事故自動検出システムを紹介する。本システムは、画像上の隠れと照度変化に頑健な時空間MRFモデルを適用したトラッキングアルゴリズムを利用して、交通画像から低速車、停止車、渋滞および事故等の交通事象を自動検出するものである。事象検出を行うための意味階層構造は、座標クラス、軌跡クラス、挙動クラス、および事象クラスの4つのクラスから構成される。昨年発表したシステムの意味階層構造に軌跡クラスを追加することによって、車両の詳細な軌跡を記述できるようになり、より定量的な事象検出が可能となった。本論文では、改良されたシステムを2地点で収集された合計30カ月の交通映像を用いて評価した結果について詳細に報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-11-11
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
-
劉 明哲
東京大学生産技術研究所
-
藤平 健二
東京大学生産技術研究所
-
劉 小路
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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