カメラを用いたホーム転落検知手法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: TER22062

グループ名: 【D】産業応用部門 交通・電気鉄道研究会

発行日: 2022/05/09

タイトル(英語): A Study on Falls Accident Detection Method at Platform using a Camera

著者名: 市川 武(鉄道総合技術研究所),保木本 晟也(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): Takeshi Ichikawa(Railway Technical Research Institute),Seiya Hokimoto(Railway Technical Research Institute),Nozomi Nagamine(Railway Technical Research Institute)

キーワード: カメラ|異常検知|プラットホーム|ディープラーニング|Camera|Anomaly Detection|Platform|Deep Learning

要約(日本語): 駅ホーム上における安全性向上のため，様々な方法でホーム上の安全対策がなされている。特にプラットホームからの転落事故防止に対する安全対策として，転落検知システムが各種導入されている。このシステムへのカメラによる画像認識の適用を考えると，屋外環境の影響を考慮する必要がある。本稿では，カメラを使用した転落検知手法について検討したので報告する。

要約(英語): To improve safety on station platforms, we must take various safety measures on the platforms. Various fall detection systems have been introduced as a safety measure to prevent accidents involving falls from platforms. When considering the application of sensors to these systems, it is necessary to consider the effects of the outdoor environment and other factors depending on the sensor type. In this paper, we report a study on the fall accident detection method at a platform using a camera.

本誌: 2022年5月12日交通・電気鉄道研究会

本誌掲載ページ: 113-118 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,064 Kバイト