次世代型知的防犯カメラのための夜間ひったくり映像における骨格移動遷移の短時間予測

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS23053

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2023/09/11

タイトル(英語): A Study on Short-Time Prediction of Skelton Move in Snatching Incident for Advanced Intelligent Surveillance System

著者名: 冨名腰 直希(琉球大学),藤本 基慎(琉球大学),長山 格(琉球大学)

著者名(英語): Naoki Funakoshi(University of the Ryukyus),Kishin Fujimoto(University of the Ryukyus),Itaru Nagayama(University of the Ryukyus)

キーワード: 防犯カメラ|画像処理|深層学習|予測|骨格情報|行動解析|Security Camera|Image Processing|Deep Learning|Prediction|Skelton |Motion Analysis

要約(日本語): 本研究では次世代型知的防犯カメラの高性能化に向けた骨格動き情報の予測を試みた結果を報告する．すなわち，骨格情報の検出と解析により映像内の人物像の動きを予測することで，ひったくりの発生を短時間予測・推定することを試みた．次世代型知的防犯カメラシステムは，映像内のオブジェクト関連情報を抽出して状況理解を高速に実行すること基本としていることから，様々な動き情報の抽出も必須となる．そのため，本研究では次世代型知的防犯カメラシステムにおいて重要な人物像の骨格情報に基づいた挙動予測を行った結果を報告する．

要約(英語): We show some experimental results for development of motion prediction system for an advanced intelligent video surveillance system by using skeletal extraction. The motion prediction is necessarily for automated snatching detection, so we extract and analyze skeletal information in video footages. The advanced intelligent video surveillance system is based on intelligent information processing of objects in the scene. We show motion prediction approach that train deep neural network by using video streams to forecast a kind of motions. In this paper, we show on going experiments and its results for motion prediction for the advanced intelligent video surveillance system.

本誌: 2023年9月14日次世代産業システム研究会

本誌掲載ページ: 13-16 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 781 Kバイト