| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-12-14 11:05 連続する路側カメラを用いた車両認識ネットワークに関する研究 ○チョウ ゴンヒ・ユ タオ・中里 仁・阪口 啓（東工大）  WBS2022-55 ITS2022-31 RCC2022-55 |
|
| 抄録 | （和） | 道路交通システム分野でのITS構築やCPSの実現には，高精細な道路情報の収集が不可欠である．あらゆる交通状況を収集するために路側カメラの数は爆発的に増加し，ネットワーク上に膨大なデータトラフィックが発生する．また，全カメラの画像を集中管理サーバーで解析する必要があるため，高い計算機資源が必要となる．そこで本稿では，デジタルツイン社会の構築を目的として，HDカメラ画像を用いた物体認識ネットワークアーキテクチャーを提案する．HDカメラは，路側機に設置される．エッジコンピューティングリソースは，ディープラーニングに基づく物体検出と再認識技術により，車両を検出する．車両画像を抽出し，隣接する路側機に直接転送することで，ネットワークのデータトラフィックを削減すること，すなわち，局所的なバックホールネットワークで車両識別と追跡を実現することが大きな特徴である．本稿では，その基本的な実現可能性について屋外テストベッドフィールドを用いて実験的に検証する．提案するフレームワークは，車両の再認識精度を維持したまま，データトラフィックを90%以上削減することができる． |
| （英） | For the purpose of establishing a digital twin society, this paper proposes an object recognition network architecture using high-definition (HD) camera images.HD camera is installed to the edge computing resource in Road-Side Unit (RSU).The edge computing resource detects vehicles by object detection and Re-ID function based on deep learning. Its key feature is to reduce the amount of network data traffic by extracting vehicle images and directly transferring them to neighboring RSUs, i.e. vehicle identification and tracking can be achieved in the localized backhaul network. This paper experimentally verifies its fundamental feasibility using outdoor testbed field. The proposed framework can significantly reduce the data traffic by more than 90% while maintaining vehicle Re-ID accuracy. | |
| キーワード | （和） | V2X / 画像処理 / 車両認識ネットワーク / トラフィック削減 / エッジコンピューティング / ITS / 路側機 / 概念実証 |
| （英） | V2X / Image Processing / Re-Identification of Vehicle / Traffic Reduction / Edge Computing / ITS / RSU / Proof-of-Concept | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 308, ITS2022-31, pp. 114-119, 2022年12月. | |
| 資料番号 | ITS2022-31 | |
| 発行日 | 2022-12-06 (WBS, ITS, RCC) | |
| 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 | WBS2022-55 ITS2022-31 RCC2022-55 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCC ITS WBS |
| 開催期間 | 2022-12-13 - 2022-12-14 |
| 開催地（和） | 立命館大学BKC |
| 開催地（英） | Ritsumeikan Univ. BKC |
| テーマ（和） | ITS 通信，高信頼制御通信，レーダ・センシング技術及び一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ITS |
| 会議コード | 2022-12-RCC-ITS-WBS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 連続する路側カメラを用いた車両認識ネットワークに関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Vehicle Route Detection Network Using Continuous Roadside Units |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | V2X / V2X |
| キーワード(2)（和/英） | 画像処理 / Image Processing |
| キーワード(3)（和/英） | 車両認識ネットワーク / Re-Identification of Vehicle |
| キーワード(4)（和/英） | トラフィック削減 / Traffic Reduction |
| キーワード(5)（和/英） | エッジコンピューティング / Edge Computing |
| キーワード(6)（和/英） | ITS / ITS |
| キーワード(7)（和/英） | 路側機 / RSU |
| キーワード(8)（和/英） | 概念実証 / Proof-of-Concept |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | チョウ ゴンヒ / Gunhee Cho / チョウ ゴンヒ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： TokyoTech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | ユ タオ / Tao Yu / ユ タオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： TokyoTech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中里 仁 / Jin Nakazato / ナカザト ジン |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： TokyoTech) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 阪口 啓 / Kei Sakaguchi / サカグチ ケイ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： TokyoTech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-12-14 11:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ITS |
| 資料番号 | WBS2022-55, ITS2022-31, RCC2022-55 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.307(WBS), no.308(ITS), no.309(RCC) |
| ページ範囲 | pp.114-119 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-12-06 (WBS, ITS, RCC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]