カスケード分類器を用いた 群衆の移動方向の推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS7-4

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Using a cascade classifier estimate the direction of crowd movements

著者名: 佐藤 宏樹(関東学院大学),原 翔悟(関東学院大学),元木 誠(関東学院大学)

著者名(英語): Koki Sato|Shougo Hara|Motoki Makoto

キーワード: カスケード分類機|人物検知|OpenCVOpenCV|cascade classifier|person detection|OpenCV

要約(日本語): 本研究では，カスケード分類器を用いた群衆の移動方向を推定する手法を提案する。今回の手法では，群衆の移動方向を一人一人の移動方向から推定するものとする。人物の検知には，機械学習を用いた検知手法であるカスケード分類器を用いる。人が画面に対してどの方向に移動しているのか，また群衆の移動速度の推定を行うことが可能であると考える。それにより，画面外に移動した後も群衆の移動方向と速度からおおよその位置を推定することで，より正確な避難誘導が可能になると考える。実験の結果，人物の検知は安定せず，検知率は撮影環境によって大きく変動することが分かった。木や電柱など視界を遮るものがある場合は，成功率が62.5%，ない場合は，成功率が70%で移動方向の推定を正常に行うことができた。また，処理時間は最長で元動画の6倍となった。

PDFファイルサイズ: 566 Kバイト