混雑した大規模公共空間における異常行動の検知手法に関する研究

2012 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 23700192
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 宋 軒 東京大学, 空間情報科学研究センター, 特任助教 (20600737)
• キーワード: Intelligent Surveillance / Abnormality Detection / Sensor Fusion / Online Learning

研究概要

2011-2013年度における成果として、理論およびアルゴリズムの開発、システム統合の2点にまとめて報告する
1.理論およびアルゴリズムの開発
リアルタイムかつ全自動での異常検知を行なうために、極めて新規性の高いリアルタイム移動軌跡学習手法を開発した。この手法によりパーティクルフィルタ法を基とした追跡技術を用いて大多数の人々の移動軌跡の取得に成功した。一定時間ごとに、行動パターンを用いて移動軌跡をリアルタイム分類することにも成功した。得られる結果は以下の2つとなる。一つ目は、行動パターンによる分類で異常とみなされる移動軌跡、二つ目は、分類された移動軌跡のうち、各カテゴリでの生起確率が低いと見なされる移動軌跡である。
2.システム統合
既存の機能を統合し、リアルタイムかつ無人環境において、移動軌跡観測、環境側設備等の位置取得、異常検知を同時に行う極めて新規性の高いシステムを開発した。3つの機能が相互補完し合い、精度を高めることに成功した。このシステムは、以下の3点において、既存の研究と比較して優れていると考えられる。まず、一点目として、60m×35m以上の広範囲における観測が可能であり、移動軌跡観測、環境側設備等の位置取得、異常検知を同時に、かつ、リアルタイムかつ無人環境において行なうことができることが挙げられる。二点目は、機械学習を行うことで，逐次精度を向上させることができる点である。この効果により、リアルタイムでの検知の精度がより高まると考えられる。最後の三点目として、全てを無人環境下で行えることがあげられる。このことにより、手動での行動パターン分類やデータベース整備などを行わずにすむ。そして、このシステムをJRの駅で実際に適用実験を行い、60m×35mの範囲をカバーし、同時に180人以上の移動軌跡の取得、リアルタイムに環境側情報を更新と異常検知を無人環境下で行うことに成功した。

研究成果

• [雑誌論文] An Online System for Multiple Interacting Targets Tracking: Fusion of Laser and Vision, Tracking and Learning (2013)
  • 著者名/発表者名: X. Song, H. Zhao, J. Cui, X. Shao, R. Shibasaki, H. Zha
  • 雑誌名: ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (ACM-TIST) 巻: 4(1) ページ: 18
• [雑誌論文] Fully Online and Unsupervised System for Large and High Density Area Surveillance: Tracking, Semantic Scene Learning and Abnormality Detection (2013)
  • 著者名/発表者名: X. Song, X. Shao, Q. Zhang, R. Shibasaki, H. Zhao, J. Cui, H. Zha,
  • 雑誌名: ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (ACM-TIST) 巻: 4-2 ページ: 21
  • DOI: 10.1145/2438653.2438670
  • 査読あり
• [雑誌論文] A Novel Dynamic Model for Multiple Pedestrians Tracking in Extremely Crowded Scenarios (2013)
  • 著者名/発表者名: X. Song, X. Shao, Q. Zhang, R. Shibasaki, H. Zhao, H. Zha
  • 雑誌名: Information Fusion 巻: 14-3 ページ: 301-310
  • DOI: 10.1016/j.inffus.2012.08.004
  • 査読あり
• [雑誌論文] Unsupervised skeleton extraction and motion capture from 3D deformable matching (2013)
  • 著者名/発表者名: Q. Zhang, X. Song, X. Shao, R. Shibasaki, H. Zhao
  • 雑誌名: Neurocomputing 巻: 100-16 ページ: 170-182
  • DOI: 10.1016/j.neucom.2011.11.032
  • 査読あり
• [雑誌論文] Laser-based Tracking of Multiple Interacting Pedestrians via On-line Learning (2013)
  • 著者名/発表者名: X. Song, J. Cui, H. Zhao, H. Zha, R. Shibasaki
  • 雑誌名: Neurocomputing 巻: In press ページ: In press
  • DOI: 10.1016/j.neucom.2013.02.001
  • 査読あり
• [雑誌論文] Category Modeling from just a Single Labeling: Use Depth Information to Guide the Learning of 2D Models (2013)
  • 著者名/発表者名: Q. Zhang, X. Song, X. Shao, H. Zhao, R. Shibasaki
  • 雑誌名: Proc. of IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 巻: In press ページ: In press
  • DOI: In press
  • 査読あり
• [雑誌論文] Unsupervised 3D Category Discovery and Point Labeling from a Large Urban Environment (2013)
  • 著者名/発表者名: Q. Zhang, X. Song, X. Shao, H. Zhao, R. Shibasaki
  • 雑誌名: Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 巻: In press ページ: In press
  • DOI: In press
  • 査読あり
• [雑誌論文] Laser-based Intelligent Surveillance and Abnormality Detection in Extremely Crowded Scenarios (2012)
  • 著者名/発表者名: X. Song, X. Shao, Q. Zhang, R. Shibasaki, H. Zhao, H. Zha
  • 雑誌名: Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) ページ: 2170-2176
• [学会発表] Laser-based Intelligent Surveillance and Abnormality Detection in Extremely Crowded Scenarios (2012)
  • 著者名/発表者名: Xuan Song
  • 学会等名: IEEE Robotics and Automation Society
  • 発表場所: セントポール，アメリカ合衆国
  • 年月日: 20120514-20120518
• [備考] Intelligent Perception and Urban Computing Group
  • URL: http://shiba.iis.u-tokyo.ac.jp/song/?page_id=50