ディープラーニングを用いた列車前方映像からの人物検知に関する検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-269

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): Study on Obstacle Detection from Train Frontal Camera applying Deep Learning

著者名: 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),中曽根 隆太(鉄道総合技術研究所),酒井 信弘(西日本旅客鉄道),東家 崇明(西日本旅客鉄道),福井 省三(西日本旅客鉄道),吉村 英晃(西日本旅客鉄道)

著者名(英語): Nozomi Nagamine(Railway Technical Research Institute),Hiroki Mukojima(Railway Technical Research Institute),Ryuta Nakasone(Railway Technical Research Institute),Nobuhiro Sakai(West Japan Railway Campany),Takaaki Higashike(West Japan Railway Campany),Syozo Fukui(West Japan Railway Campany),Hideaki Yoshimura(West Japan Railway Campany)

キーワード: 人物検知,ディープラーニング,列車前方映像,画像処理

要約(日本語): 鉄道の安全性向上のために列車事故を削減することは重要である。特に，在来線において列車事故の被害軽減を目的として運転士による目視の補完や視認性の向上につながる前方監視技術が求められている1)。また，近年の人物検出手法としてカメラを用いた手法の実現性が高まっている。そこで、ホーム上のお客様の安全を確保、または、沿線での作業員の触車事故を防止するために、カメラによる画像認識技術や各種センサによるセンシング技術を活用して、誤検知を極力出さずに、線路内の人を検知し、車両衝突による人的被害を最小限に留めるための研究開発を進めている。本稿では、カメラによる線路の人物検知に関する検討について報告する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 620 Kバイト