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講演抄録/キーワード
講演名 2020-03-05 11:35
周辺人物の動きの一貫性を考慮した歩行者経路の予測
堀内 慧前田慶博東京理科大)・杉村大輔津田塾大)・浜本隆之東京理科大IMQ2019-18 IE2019-100 MVE2019-39
抄録 (和) 本稿では,歩行者経路の一貫性を考慮した歩行者経路の予測手法を提案する.
歩行者経路予測の従来手法では,周辺人物による影響を考慮した手法が存在する.
これらの手法が周辺人物を考慮する際には,特定の時刻における短期的な位置関係のみを考慮していた.
しかし,周辺人物間の経路が類似した場合,経路が急激に変化することは少なく,一貫した経路をとりやすい.
そのため,短期的な位置関係だけでなく,歩行者経路の一貫性,すなわち長期的な位置関係を考慮することが必要である.
そこで,提案手法では,再帰型ニューラルネットワークの一つであるLong Short-Term Memory(LSTM)の隠れ状態および記憶セルにより表現される特徴量を統合することで,周辺人物の短・長期的な位置関係を考慮した経路予測を行う.
公開されているデータセットを用いた評価実験により,提案手法の有効性を確認した. 
(英) In this paper, we propose a pedestrian trajectory prediction method considering the consistent movement of surrounding people.
Conventional methods consider the influence of the surrounding people.
These methods consider only the short-term positional relationship at a specific time.
However, when the trajectories of the surrounding people are similar, the trajectory of the target person may not change dynamically; thus, the trajectory of the target person tends to be consistent.
Therefore, it is necessary to consider not only the short-term positional relationship but also the consistency of the pedestrian route, i.e., the long-term positional relationship.
To address this problem, the proposed method considers both short- and long-term positional relationships.
The proposed method predicts trajectory considering both short-term route changes and long-term route similarities by using features that hidden and cell states.
The effectiveness of the proposed method was verified by an evaluation experiment using a public data set.
キーワード (和) 歩行者経路予測 / 短・長期的な位置関係 / LSTM / / / / /  
(英) pedestrian trajectory prediction / short- and long-term positional relationships / LSTM / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 456, IE2019-100, pp. 23-26, 2020年3月.
資料番号 IE2019-100 
発行日 2020-02-27 (IMQ, IE, MVE) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  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 IMQ2019-18 IE2019-100 MVE2019-39

研究会情報
研究会 IE IMQ MVE CQ  
開催期間 2020-03-05 - 2020-03-06 
開催地(和) 九州工業大学 戸畑キャンパス 
開催地(英) Kyushu Institute of Technology 
テーマ(和) 五感メディア,マルチメディア,メディアエクスペリエンス, 映像符号化,イメージメディアの品質,ネットワークの品質 および信頼性,一般 (魅力工学(AC)研究会協賛) 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IE 
会議コード 2020-03-IE-IMQ-MVE-CQ 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 周辺人物の動きの一貫性を考慮した歩行者経路の予測 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Pedestrian trajectory prediction considering consistent movement of surrounding people 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 歩行者経路予測 / pedestrian trajectory prediction  
キーワード(2)(和/英) 短・長期的な位置関係 / short- and long-term positional relationships  
キーワード(3)(和/英) LSTM / LSTM  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 堀内 慧 / Kei Horiuchi / ホリウチ ケイ
第1著者 所属(和/英) 東京理科大学 (略称: 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称: Tokyo Univ. of Science)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 前田 慶博 / Yoshihiro Maeda / マエダ ヨシヒロ
第2著者 所属(和/英) 東京理科大学 (略称: 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称: Tokyo Univ. of Science)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 杉村 大輔 / Daisuke Sugimura / スギムラ ダイスケ
第3著者 所属(和/英) 津田塾大学 (略称: 津田塾大)
Tsuda University (略称: Tsuda Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 浜本 隆之 / Takayuki Hamamoto / ハマモト タカユキ
第4著者 所属(和/英) 東京理科大学 (略称: 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称: Tokyo Univ. of Science)
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講演者 第1著者 
発表日時 2020-03-05 11:35:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IE 
資料番号 IMQ2019-18, IE2019-100, MVE2019-39 
巻番号(vol) vol.119 
号番号(no) no.454(IMQ), no.456(IE), no.457(MVE) 
ページ範囲 pp.23-26 
ページ数
発行日 2020-02-27 (IMQ, IE, MVE) 


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