視線推定AIを用いた旅客の異常状態の検知手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ITS24025,TER24092

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): Anomaly Detection Method for Passengers Using a Gaze Estimation AI

著者名: 上田 珠生(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): Tamaki Ueda(Railway Technical Research Institute),Wataru Goda(Railway Technical Research Institute),Nozomi Nagamine(Railway Technical Research Institute)

キーワード: 視線推定|異常検知|ＡＩ|旅客行動分析|監視システム|セキュリティ|Gaze Estimation|Anomaly Detection|AI|Passenger Behavior Analysis|Surveillance System|Security

要約(日本語): 鉄道車両内や施設内では、旅客の転倒、ケンカなどの異常が発生することがある。近年では鉄道車両内での無差別な襲撃事件も発生しており、異常状態を速やかに検知し、対応することが求められている。そこで、異常状態発生初期には視線の集中が起こると予想し、6DRepNet360を用いた視線推定による異常検知方法を検討した。手法の有効性を確認するため、通常状態と異常状態を模擬した撮影試験で取得した防犯カメラの映像を用いて評価を行った。

要約(英語): We proposed an anomaly detection method using a gaze estimation AI, hypothesizing that gaze convergence occurs during the early stages of abnormal events, such as falls or fights, inside trains and within railway facilities. The effectiveness of this method in distinguishing between normal and abnormal conditions was evaluated using surveillance footage from controlled scenarios, simulating both event types.

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: 31-36 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,056 Kバイト