ETCレーン通過車両の車種判別-YOLOv5における学習パラメータの調整-

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-184

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Vehicle classification of vehicles passing through ETC lanes-Parameter tuning for YOLOv5-

著者名: 櫻井航太（日本大学）,滕琳（日本大学）,泉隆（日本大学）,香取照臣（日本大学）

著者名(英語): Kota Sakurai (Nihon University),Lin Teng (Nihon University),Takashi Izumi (Nihon University),Teruomi Katori (Nihon University)

キーワード: ETC|車種判別|YOLO|ETC|vehicle classification|YOLO

要約(日本語): ETC（Electronic Toll Collection system）は路側アンテナとETC車載器との間で無線通信を行うことにより車両を停止することなく料金収受を行うシステムである。最近このETCにおいて，ETC車載器を載せ替え不正な料金で通行する車両の存在がある。これに対し，各高速道路会社ではETC不正通行に対する方針が示されている。本研究では，ETCレーン内に設置されたカメラの動画像（以下，ETCカメラ動画像）に着目し，ETCカメラ動画像を用いて物体検出モデルYOLOv5による車種判別を行い車載器情報と照合，不正通行車両の検知を検討している。本稿では，YOLOv5における学習時のパラメータ調整について検討したので報告する。

本誌掲載ページ: 300-302 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 310 Kバイト