車両側面カメラを用いたホーム上安全確認手法に対する性能の評価

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: TER22039,MSS22011

グループ名: 【D】産業応用部門 交通・電気鉄道/【E】センサ・マイクロマシン部門 マイクロマシン・センサシステム合同研究会

発行日: 2022/02/28

タイトル(英語): Evaluation of Performance of Station Platform Safety Check Method Using Side Camera on Rolling Stock

著者名: 吉野 純樹(鉄道総合技術研究所),合田 航(鉄道総合技術研究所),高橋 宏侑(鉄道総合技術研究所),長峯 望(鉄道総合技術研究所)

著者名(英語): Junki Yoshino(RTRI),Wataru Goda(RTRI),Hiroyuki Takahashi(RTRI),Nozomi Nagamine(RTRI)

キーワード: 車両側面カメラ|深層学習|人物検出|ホーム|Side camera|Deep learning|People detection|Station platform

要約(日本語): ホーム上を模擬した環境を車両側面カメラにて撮影し，カメラ解像度・撮影環境の明るさ・人物検知手法であるAIモデルの条件を変えながら，実際に人物検知を行うことで，それぞれが人物検知性能に与える影響の評価を行った

要約(英語): In recent years, trains equipped with cameras on the side of rolling stocks have begun to be introduced to assist driver’s pointing and calling for passengers on a station platform in one-person operations. Therefore, we have developed the platform safety check method using a side camera on rolling stock. We had evaluated the accuracy of detecting people under certain conditions, but we evaluated the accuracy in various environments for practical use. The evaluation results showed the impact of camera resolution, brightness, and AI model on detection accuracy.

本誌: 2022年3月3日交通・電気鉄道/マイクロマシン・センサシステム合同研究会

本誌掲載ページ: 55-60 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 820 Kバイト