駅構内の監視カメラ映像を用いた異常判定のための転倒・座り込み検知手法に関する基礎検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ITS24024,TER24091

グループ名: 【D】産業応用部門 ＩＴＳ/【D】産業応用部門 交通・電気鉄道合同研究会

発行日: 2024/11/09

タイトル(英語): Basic Study on Fall and Sit-in Detection Method for Anomaly Classification Using Surveillance Camera in Stations

著者名: 田頭 尚大(鉄道総合技術研究所),合田 航(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): Takahiro Tagashira(Railway Technical Research Institute),Wataru Goda(Railway Technical Research Institute),Nozomi Nagamine(Railway Technical Research Institute)

キーワード: 転倒検知|座り込み検知|姿勢推定|二次元骨格検出|駅|監視カメラ|Fall detection|Sit-in detection|Pose estimation|2D skeleton detection|Station|Surveillance camera

要約(日本語): 駅構内の監視カメラ映像を用いた異常判定に資する新たな転倒・座り込み検知手法として、姿勢推定AIによる2次元骨格検出の推定結果をもとに、骨格を構成する各特徴点の位置関係から人物の転倒・座り込み状態を検知する手法を開発した。本稿では、提案する検知手法の仔細を述べるとともに、転倒・座り込み状態を含む様々な姿勢の人物を撮影したデモ映像を用いて、提案手法の有効性を検証した基礎的な検討結果を示す。

要約(英語): We propose a new method for fall and Sit-in detection in stations using human pose estimation AI to analyze the positional relationships of skeletal feature points. This paper details the detection approach and presents the results from a basic study verifying its effectiveness of the proposed method using demonstration videos of various postures.

本誌: 2024年11月12日ＩＴＳ/交通・電気鉄道合同研究会

本誌掲載ページ: 25-30 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,376 Kバイト