深層学習を用いた高解像度画像からの人物カウント

抄録

観光地でのIT導入があまり進んでおらず、ITを導入することで改善される問題は多く存在する。例えば、観光地などで人物カウントを自動で行うシステムを導入することによって、観光地の集客力を定量的に分析することが可能となる。本研究では、広域の観光地を捉えた高解像度の画像から人物をカウントする手法を提案する。人物カウントのシステムの先行研究は複数存在するが、いずれも狭域を捉えた画像を扱っている。広域を捉えた画像は、人がいないエリアが、人がいるエリアよりも大きく、不均衡なデータである。我々の提案手法では、CNNを用いた密度推定に、サンプリングアルゴリズムを導入することによってデータの不均衡性に対処した。この手法の有効性を示すために、江ノ島の海岸を捉えた画像をデータセットとして用いて実験を行ったところ、既存手法を上回る精度を出すことができた。