物体検出アルゴリズムYOLOv3を用いた交通量と車両走行軌跡の自動計測

抄録

交通量調査は、一般的に人手による目視で行われており、人員確保の手間と費用が掛かり、さらに計測精度も不明確である。また、交差点内での交通錯綜の危険性などの分析に有効な車両走行軌跡の計測は、交通管制の中で実行されてはいない。Deep Learningのアルゴリズムの一つであるYOLOは、高速な物体検出が可能で、動画像処理にも利用できる。我々は、既にYOLOv2を用いた車種別交通量と車両の走行軌跡を自動計測する手法を提案したが、今回YOLOv3を使って車両検出精度を上げ、さらに車両走行軌跡の記録精度を上げたので報告する。