次世代型知的防犯カメラのための視点変化に頑健なオブジェクト検知に関する研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS17103

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: 2017/09/22

タイトル(英語): A Study on Robust Object Detection for Intelligent Security Camera System

著者名: 上原 和加貴(琉球大学),岡本 涼太(琉球大学),宮里 太也(琉球大学),長山 格(琉球大学)

著者名(英語): Wakaki Uehara(University of the Ryukyus),Ryota Okamoto(University of the Ryukyus),Takaya Miyazato(Graduate School of Science and Engineering, University of the Ryukyus),Itaru Nagayama(University of the Ryukyus)

キーワード: 機械学習|頑健性|画像処理|挙動解析|防犯カメラ|Machine Learning|Robustness|Image Processing|Behavior Analysis|Security Camera

要約(日本語): 本研究室では犯罪行動を自動検知するとともに自動通報する機能を持った次世代型知的防犯カメラの開発を進めている。ところが、その発生状況は多様であり、夜間、雨天、濃霧、障害物の有無、撮影角度など種々の条件によって防犯カメラ映像に影響を与える。本稿では撮影状況の様々な多様性のうち視点位置に関する頑健性を実現するため、多方向からのCGモデルによる各種オブジェクトを検知することができるロバストオブジェクト検知の実現を試みた。

要約(英語): We have been developing an intelligent security camera　for detecting and reacting immediately to criminal acts. Furthermore of this case, object detection plays important role in many Applications.For improving its performance, we are aiming to develop robust object detection system for automated detection of human body and other objects in video sequences to classify the video scenes. Some experimental results are also shown.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,201 Kバイト