HOG特徴とSVMを用いた交通流量計測システムの開発と評価

抄録

　本研究ではローコストな交通流計測システムの開発を目的として，局所特徴量の一つであるHOG (histogram of oriented gradients)とSVM (support vector machine)に基づく車両検出技術を用いた交通流量計測システムの開発を行った．そして複数車線の一般道路を撮影した動画を用いた交通流量計測実験を行うとともに，背景差分法と畳み込みニューラルネットワークを利用したYOLO (You Only Look Once)の2つの手法との比較評価を行い，結果として本研究で採用した手法がリアルタイムで動作可能な処理速度を保ちつつ，昼間と夜間，そして降雪時の3つの条件下で適合率91%以上の性能で計測が可能であることを示した．