ニューラルネットワークによる後側方車両検出(ITS情報処理,一般)
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概要
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ITS社会実現のために多くの取り組みが行われる中,交通事故を未然に防止する技術やシステムは大きな注目を集めている.我々は車線変更や高速道路の合流地点における衝突事故を未然に防止するために,リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いた環境変化に頑強な後方車両位置特定システムを提案する.実際の車両への搭載を目指して,リアカメラから取り込んだ映像上の後側方車両を検出するシステムを構築した.車両検出のために,時間情報を考慮する3階層型ニューラルネットワーク(NN),考慮しないNN,及びフィードバックループを持つRNNの3モデルを構築して,それらの検出能力比較検討する.3モデルの中で,RNNの検出能力が最も高く,フレーム単位の評価では93[%],車両単位の評価では91[%]の検出率を得た.
- 2006-03-21