異種センサ統合に基づく頑健で高速な動線検出方式

概要

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本稿では,リアルタイム処理を想定したセンサデータの欠落に頑健な動線検出処理方式について述べる.人物動線検出方式の一つに,人物の移動軌跡とIDを異種センサから取得し,軌跡とIDの組合せを人物動線仮説として生成し,各仮説の尤度を軌跡およびIDの検出結果から定量化し,最尤推定することにより軌跡とIDを統合する手法がある.しかし,この手法には,センサデータの欠落が頻発すると動線検出精度が低下する課題がある.また,リアルタイム処理を想定する場合,現時刻から過去一定時間分のセンサデータに対しこれらの処理を都度行うと冗長な演算処理が生じるため,一連の動線検出処理が完了するまでに時間がかかる.そこで我々は,現時刻から過去一定時間内に検出した軌跡およびIDを用いて対応付けに有効な情報をより多く活用することにより,センサデータの欠落に頑健な動線検出方式を実現する.更に,提案方式に過去に生成した仮説や尤度等の中間処理結果を記憶する仕組みを設け,新たに入力されたセンサデータに影響する箇所のみを更新することで冗長な演算を解消するという高速化を行った.
2011-02-28