物体追跡に基づく物体の動き特徴量を用いた運転場面検出手法の提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS6-8

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Detection Method of Driving Scenes by using Motion Features based on Object Tracking

著者名: 柳原 大地（公立諏訪東京理科大学）,橋本 幸二郎（公立諏訪東京理科大学）

著者名(英語): Daichi Yanagihara (Suwa University of Science),Kohjiro Hashimoto (Suwa University of Science)

キーワード: 運転場面検出|時系列パターン認識|深層学習深層学習

要約(日本語): 著者らは、実運転行動データからの任意の運転場面を検出する技術開発に取り組んでいる。先行研究においてはLong Short-Term Memory(LSTM)を用いた運転場面検出手法を提案し、その有効性を評価した。しかし、対向車が通過した後の右折場面のように、定義する場面に物体の動きが含まれる場合において、その有効性の検証は不十分であった。
そこで本稿では、任意の運転場面として物体の動きを含む場面が定義された場合の運転場面検出手法を提案する。既存手法は、場面中に複数の物体が存在した場合に、物体毎に区別して判定することができないモデル構造であった。そこで提案手法では、走行映像に対して物体追跡アルゴリズムを適用し、物体の動きを表現するグリッド特徴量を物体毎に分割する。これによって物体毎の動きを評価可能なモデル構造を実現する。