深層学習による列車前方カメラ映像からの障害物検知手法の精度評価

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: VT20078,TER20074

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

発行日: 2020/10/02

タイトル(英語): Accuracy evaluation of deep-learning based obstacle detection method from camera images in front of train.

著者名: 影山 椋(鉄道総合技術研究所),長峯 望(鉄道総合技術研究所),向嶋 宏記(鉄道総合技術研究所),森下 力(西日本旅客鉄道),酒井 信弘(西日本旅客鉄道),福井 省三(西日本旅客鉄道)

著者名(英語): Ryo Kageyama(Railway Technical Research Institute),Nozomi Nagamine(Railway Technical Research Institute),Hiroki Mukojima(Railway Technical Research Institute),Chikara Morishita(West Japan Railway Company),Nobuhiro Sakai(West Japan Railway Company),Syozo Fukui(West Japan Railway Company)

キーワード: 深層学習|障害物検知|列車前方映像|Deep learning|Obstacle detection|Train front images

要約(日本語): 我々は、列車前方に設置したカメラで取得した画像から、深層学習によって線路敷地内の障害物を検知する手法を開発した。本手法の精度評価を行い、昼間の時間帯に、列車から300m以上先の人物を98%以上の確率で検知できることが確認された。本発表では、被写体の姿勢など様々な撮影条件を変えて取得した画像に対し、幾つかの異なる深層学習手法を適用し、精度の比較を行った結果について述べる。

要約(英語): We developed the obstacle detection method using deep learning from the train front images. Our method could detect a person more than 300 meters away from the train during daytime. In this presentation, we describe the results of applying several different deep learning methods and comparing the accuracy.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,767 Kバイト