次世代型交通流解析の精度向上の試み

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：IIS25087

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：2025/9/18

タイトル(英語)：A Study on Advanced Traffic Information System

著者名：佐久本 元気(琉球大学),工藤 鈴央(琉球大学),城間 政司(琉球大学),健山 智子(琉球大学),長山 格(琉球大学)

著者名(英語)： Genki Sakumoto(University of the Ryukyus),Reo Kudo(University of the Ryukyus),Tadashi Shiroma(University of the Ryukyus),Tomoko Tateyama(University of the Ryukyus),Itaru Nagayama(University of the Ryukyus)

キーワード：交通解析,交通情報システム,画像処理,機械学習,車両検出,Traffic Analysis,Traffic Information System,Image Processing,Machine Learning,Vehicle Detection

要約(日本語)：画像式交通解析システムが測定範囲を数十メートル以内に制約している理由の一つに、遠方になるほど車両検出が困難になるという技術的限界があげられる。この問題を解決するため、先に提案した100ｍ以上の遠方を含む広範囲の道路領域を対象に車両を検出可能な広域交通情報システム(WATIS)について、その精度向上を試みた結果を報告する。

要約(英語)：In this study, we aim to develop a new traffic information system for wide area traffic analysis of automobiles. Conventional traffic information systems have green-hand in measuring details of running automobiles. Especially, image analysis-based system is used in limited condition. To avoid the limitation and vagueness of measuring automobiles, we show an ongoing research and its some experimental results. New appearance based partial characteristics of automobiles perform better than conventional method. Also, an improved data set has been used to train the system.

本誌：2025年9月21日次世代産業システム研究会-2

本誌掲載ページ：11-14p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：2,063Kバイト