車種別交通量調査における物体追跡法の改良
2020 年 1 巻 J1 号 p. 235-241
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2020 年 1 巻 J1 号 p. 235-241
交通量観測に深層学習と物体追跡法を応用した安価なシステムを提案する．深層学習としてはCaffe SSDを採用，国土交通省が実施している全国道路・街路交通情勢調査の7クラスの車種判別を行う．深層学習の出力を時系列で，物体追跡法を使い，通過カウントを行う．本手法にて目視に比較して95%以上の精度を達成した．物体追跡法としては，セントロイドトラッキングを採用して，これに補助情報として方向，車種区別，存在区間を加えて判別するようにアルゴリズムを改良した．
