前景の障害物を考慮した二車線道路における走行車両の追跡に関する研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ITS22020

グループ名: 【D】産業応用部門 ＩＴＳ研究会

発行日: 2022/09/13

タイトル(英語): Study on the Tracking of Vehicles on Two-lane Under Effect of Foreground Obstacles

著者名: 呉 一帆(日本大学),矢澤 翔大(日本大学),新妻 清純(日本大学),黒岩 孝(日本大学)

著者名(英語): Yifan Wu(Nihon Uviversity),Syota Yazawa(Nihon Uviversity),Kiyozumi Niizuma(Nihon Uviversity),Takashi Kuroiwa(Nihon Uviversity)

キーワード: フラクタル画像解析|前景障害物|車両追跡|ドローン|Fractal Image Analysis|Foreground Obstacles|Vehicle Tracking|Drone

要約(日本語): 交差点付近での事故は、道路の形状別分類で約半数近くを占める。交差点内の走行車両を追跡できれば、あおり運転やながら運転等の危険な運転を察知でき、交通事故の防止や軽減が期待できる。交差点上空をドローンで撮影すれば比較的容易に車両を検出できると思われるが、航空法により、道路上の飛行は禁止されている。著者らは、道路わきの安全な空域から撮影した動画像をフラクタル解析することで車両を検出する手法について報告しているが、本研究ではその際に問題となる街路樹など前景障害物の影響を軽減する手法について報告する。

要約(英語): Accidents nearby intersections account for almost half on road shape classifications. If dangerous driving such as malicious tailgating will be predicted by tracking the vehicle nearby the intersection, it may be possible to prevent traffic accidents. It seems to be easy for drone to detect vehicles relatively at the right above intersection, but flight over the road is prohibited by the aviation law. Therefore, we have studied on a method for detecting vehicles by fractal analysis of drone video taken from safe airspace beside the road. In this study, we will present a technique to reduce the influence of foreground obstacles such as roadside trees that prevent of our method.

本誌: 2022年9月16日ＩＴＳ研究会

本誌掲載ページ: 23-26 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 790 Kバイト