ＥＴＣレーン内カメラ動画像を用いた車種判別の検討－ＳＳＤのクラス細分化による車種判別精度への影響－

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ITS24013

グループ名: 【D】産業応用部門 ＩＴＳ研究会

発行日: 2024/09/11

タイトル(英語): Examination of vehicle type identification using video images from cameras in ETC lanes - Impact of SSD class segmentation on accuracy of vehicle type discrimination

著者名: 宇井 浩(日本大学),滕 琳(日本大学),泉 隆(日本大学),香取 照臣(日本大学)

著者名(英語): Ui Koh(Nihon University),Teng Lin(Nihon University),Izumi Takashi(Nihon University),Katori Teruomi(Nihon University)

キーワード: 機械学習|画像処理|ＳＳＤ|クラス細分化|machine learning|image processing|Single Shot Multibox Detector|class subdivision

要約(日本語): 近年、高速道路のETCにて車載器の付け替えによる不正通行などの事例が発生している。本研究ではETCレーン内カメラ動画像を用いた車種判別を検討している。車種判別モデルの構築には、先行研究のYOLOv5に対し、車両形状の特徴をより高い信頼度で検出できるSSDを導入した。高速道路における5車種区分で学習させたSSDモデルと、クラスの細分化を行って学習したSSDモデルの2モデルを作成し、細分化による車種判別精度への影響を比較検証した。_x000D_

要約(英語): In recent years, fraudulent passage due to onboard unit swapping has occurred on ETC highways. This study explores vehicle type classification using ETC lane camera footage. By implementing SSD and performing class subclassification, the study compared two SSD models, revealing the impact of subclassification on classification accuracy.

本誌: 2024年9月14日ＩＴＳ研究会

本誌掲載ページ: 47-51 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,383 Kバイト