CNNを用いた車両検出に基づく交通量計測に関する検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ITS20027,TER20082

グループ名: 【D】産業応用部門 ＩＴＳ/【D】産業応用部門 交通・電気鉄道合同研究会

発行日: 2020/11/17

タイトル(英語): A Study on Traffic Measurement Based on Vehicle Detection Using CNN

著者名: 関 弘翔(日本大学),泉 隆(日本大学),細野 裕行(日本大学)

著者名(英語): Hiroto Seki(Nihon University),Takashi Izumi(Nihon University),Hiroyuki Hosono(Nihon University)

キーワード: 車両検出|交通量計測|ＣＮＮ|vehicle detection|traffic measurement|convolutional neural network

要約(日本語): 新興国における交通渋滞は深刻化しており、様々な社会問題に発展している。本研究は、交通渋滞の解消に向け、車両が不規則に走行する新興国の交通量を高精度に計測することを目的とする。本稿では、CNNによる車両の検出及び、検出結果に基づく交通量計測の手法について検討した。

要約(英語): A traffic jam in emerging countries has become serious and has developed into various social problems. The purpose of this study is to measure traffic volume with high accuracy. This information is necessary to reduce traffic volume. In this paper, we studied the method of detecting vehicles by CNN, and measuring traffic volume based on the detection results.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,825 Kバイト