機械学習による車道横断補助システムの検討
機械学習による車道横断補助システムの検討
カテゴリ: 部門大会
論文No: GS4-7
グループ名: 【C】平成27年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集
発行日: 2015/08/27
タイトル(英語): A Study on Roadway Crossing Alarm System Using Machine Learning
著者名: 寺田裕樹 (秋田県立大学),佐藤 あすか(秋田県立大学),猿田 和樹(秋田県立大学),陳 国躍(秋田県立大学)
著者名(英語): Yuki Terata(Akita Prefectural University),Asuka Sato(Akita Prefectural University),Kazuki Saruta(Akita Prefectural University),Guoyue Chen(Akita Prefectural University)
キーワード: 機械学習|machine learning
要約(日本語): 本研究では,高齢者の車道横断時の判断力不足を補うために,動画から車両を機械学習により検知し,歩行者に危険な横断を教える車道横断補助システムを構築し,そのシステムの有効性を検討することを目的とした。本システムはOpenCVとC言語を用いて開発した。本システムの概要はカメラで車両を写し,機械学習により画像から車両を検出して,歩行者が横断するまでの時間を超えたら警告し,歩行を中断させ,交通事故を未然に防ぐ基礎データとなる。機械学習による車両の検知はHaar-like特徴量を用いてAdaBoostにより検出器を構築した。構築したシステムを用いて有効性の確認実験を行った結果,警告の表示率,未検出率,誤検知率どれもシステムとして有効であることがわかった。本システムは多少の誤検知はあるが,未検知とは異なり車両を検知できていないわけではないので,車道横断補助システムとしては有効であることを明らかにした。
PDFファイルサイズ: 698 Kバイト
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