交通量調査のための車両部位識別技術に関する研究

抄録

昨今，深層学習を用いて物体の詳細な部位を識別して，姿勢や行動を推定する研究が盛んである．例えば，車両の部位を識別することで，逆走や改造車両を検出できる．本研究では，それらの用途の中でも深層学習の導入が特に注目されている交通量調査への適用を試みる．当該調査では，作業の省力化や効率化を目的として，動画像から車種ごとの通過台数を計数する技術開発が推進されているが，既存技術には，形状の似た車両の車種分類に失敗する課題がある．その対応策として，調査員が着目する部位の形状を考慮して分類することが考えられる．そこで，本研究では，深層学習を用いた車両部位識別技術を開発する．加えて，再学習のコストを軽減するため，教師データの自動生成技術も検討する．そして，実証実験を通じて，それらの技術が有用であることを明らかにした．