中沢研究室水野雄太 - kitnet.org

中沢研究室　水野雄太
目　的
車両検出を行う際、車両同士が重なることによるオクルージョンの問題がある。本研究では、
検出した車両から車両領域などの単純な情報を用いて、計算コストのかからない方法でオク
ルージョンに対する処理を施し、オクルージョン発生の有無の判定を自動で行う.
車両検出の仕組み ①動画を撮影 ②検出するためのラインを設定 ③ガウシアンフィルタでノイズ除去し、背景差分法で車両検出 ④検出ラインを通過した車両を切り出すオクルージョン処理方法 ①検出した車両から車両情報を計算 ②計算結果からオクルージョンが発生しているかを判定 ③フォルダ分けして検出画像を保存するオクルージョン未発生実験結果実験は高速道路
を撮影した映像20
分間に対して行い、
撮影環境は右の
表に示す車両領域
13673
周囲長
482
複雑度
17
オクルージョン発生撮影位置
Carsフォルダ
まとめ・今後の課題表1　撮影環境時間帯
天候
道路の形状・
状態
Carフォルダ
日中
晴天
直線
片側二車線
一車線規制中
車線境界線から
少し規制車線より
地上から500[mm]
表2　実験結果 Ø  まとめ・車両領域といった単純な車両データか
らでもオクルージョン判定を行える・複数の車両データ(車両領域・複雑度・
周囲長)を用いた方がより精度の高いオク
ルージョン判定を行える判別成功数/ 判別車両総数(台) 成功率
車両領域のみでの判別
243 / 273
89%
Ø  今後の課題
車両領域・周囲長・複雑度を用いた判別
248 / 273
91%
オクルージョンなどの誤判別の削減
・大型車両単体・普通車同士による

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