講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-03-05 14:25
人感センサの時系列データを用いた不特定多数の屋内歩行者に対する軌跡推定 ○小西響介・亀田洋志(三菱電機) ASN2018-112 |
抄録 |
(和) |
屋内における不特定多数の歩行者の軌跡推定技術は,工場の効率的な運搬や,ビル管理システムのセキュリティ向上に必要な技術である.監視カメラや歩行者が持つデバイスなどを用いる従来手法には,センサ設置位置が強く制約されるとの課題がある.本稿では,観測エリア内に歩行者が存在するか否かのみを探知する人感センサを用いる,歩行者軌跡の推定手法を提案する.この提案手法では,ランダム集合統計に基づく時系列推定により,観測データの曖昧さに対して位置および人数の精度劣化が生じにくい軌跡推定を実現した.また,シミュレーションデータにより,歩行者の人数,位置に関する提案方式の推定精度を評価し,人感センサの位置を単純につなげる手法に比べた場合の提案方式の優位性を示す. |
(英) |
Tracking indoor pedestrians makes logistics in a factory effective and a security system in a building accurate. Conventional approaches to track pedestrians use the wireless device attatched to pedestrians or use the surveillance camera. However, the field of view of a camera tends to be narrowed in a building, and it is an impractical prerequisite that each of the interested pedestrians has the wireless device. This paper proposes the alternative approach using the network of human detectors. The difficulty of this approach is that a human detector can observe only whether the pedestrians are in its detectable area. To overcome this drawback, the proposed method uses the estimation algorithm based on statistics of Random Finite Sets. This feature makes it possible to estimate individual tracks of pedestrians with human detectors even if false detections and miss detections occur. Simulations are used to verify the our approach. The result of them illustrates that the proposed method achieves better performance than a straightforward method, which makes tracks with connecting positions of human detectors. |
キーワード |
(和) |
歩行者 / トラッキング / 人感センサ / Random Finite Sets / / / / |
(英) |
pedestrian / tracking / human detector / Random Finite Sets / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 468, ASN2018-112, pp. 203-208, 2019年3月. |
資料番号 |
ASN2018-112 |
発行日 |
2019-02-25 (ASN) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
ASN2018-112 |