| 研究課題/領域番号 |
17K06608
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
土木計画学・交通工学
|
|---|
| 研究機関 | 東京理科大学 |
|---|
研究代表者 |
谷口 行信 東京理科大学, 工学部情報工学科, 教授 (70759422)
|
|---|
| 研究分担者 |
島田 裕 埼玉大学, 理工学研究科, 助教 (50734414)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
|
|---|
| キーワード | ドライブレコーダ / バス / 人物同定 / 人流推定 / 映像アラインメント / 人物照合 / 監視 / バス運行計画 / 交通計画 / 深層学習 / 人流解析 / 画像処理 |
|---|
| 研究成果の概要 |
バスの効率的な運行を実現するためには，バスの利用実態を定量的に調査し，データに基づいて運行計画を策定する必要がある．本研究では，多くのバスに既に設置されているドライブレコーダに着目し，そのカメラ映像を解析することで人流情報を自動的に把握し，バスの利用実態調査を自動化することを目的としている．本研究では主に，カメラ映像から乗車区間を自動推定する手法について検討した．画像処理手法の改良に加え，バスという狭領域・閉空間の制約を活用することで人流推定の精度を向上させた．バス会社の協力を得て，実走時のバスのドライブレコーダ映像を使用した評価を行い，人の認識精度に迫る認識精度が得られることを確認した．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
研究成果によって得られる人流情報は，当初計画どおり，バスの運行計画最適化に資するものであり，バス会社における顧客サービスの向上に貢献することが期待される．バス車内での人の行動認識という観点では，バス車内での転倒事故や痴漢などの事故・犯罪の予防にも役立つことも期待される．さらに，開発した人流推定手法は，行動範囲が限定された閉空間（例えば，鉄道車両）への展開や，人以外の動物・物体（例えば，乳牛や車両）への展開も可能である．
|
