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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-13 16:20 インスタンスセグメンテーションを用いたダッシュボードカメラからの周辺車両位置予測 ○池田晃季・植村 匠・尾島修一（崇城大）  ITS2022-83 |
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| 抄録 | （和） | 近年，自動運転業界では自動運転の開発が活発となっており，世界中で自動運転レベル3やレベル4の開発が行われているものの，依然として一般道路における自動運転走行を可能にするには様々な課題が残されている．我々はその中でダッシュボードカメラを用いた周辺車両の位置予測研究のモデルとしてFuture Object Localization（FOL）モデルがある．しかしながら，FOLモデルでは交差する物体に対して予測位置がずれるという問題があった．本稿では，この問題を解決するためインスタンスセグメンテーションを用いた新たなモデルを提案した．また従来手法との比較を行ったため，その結果を報告する． |
| （英） | In recent years, the development of automated driving has been active in the automated driving industry, and Level 3 and Level 4 automated driving is being developed all over the world. However, there are still various issues to be solved to enable automated driving on public roads, and among them, we deal with location prediction research of surrounding vehicles using dashboard cameras. The Future Object Localization (FOL) model, which is a conventional vehicle location prediction model, has a problem in that the predicted location is shifted for intersecting objects. In this paper, we propose a new model using instance segmentation to solve this problem. We also report the results of a comparison with conventional methods. | |
| キーワード | （和） | インスタンスセグメンテーション / オプティカルフロー / ダッシュボードカメラ / 車両位置予測 / / / / |
| （英） | Instance Segmentation / Optical Flow / Dashboard Camera / Vehicle Location Prediction / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 426, ITS2022-83, pp. 22-27, 2023年3月. | |
| 資料番号 | ITS2022-83 | |
| 発行日 | 2023-03-06 (ITS) | |
| 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 | ITS2022-83 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITS IEE-ITS |
| 開催期間 | 2023-03-13 - 2023-03-13 |
| 開催地（和） | 日本大学船橋キャンパス２号館２４１室 |
| 開催地（英） | Nihon Univ., Funabashi Campus |
| テーマ（和） | ITS情報処理，一般 |
| テーマ（英） | Information Processing for ITS, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ITS |
| 会議コード | 2023-03-ITS-ITS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | インスタンスセグメンテーションを用いたダッシュボードカメラからの周辺車両位置予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Prediction of the Future Location of a Vehicle captured from the Dashboard Camera using Instance Segmentation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | インスタンスセグメンテーション / Instance Segmentation |
| キーワード(2)（和/英） | オプティカルフロー / Optical Flow |
| キーワード(3)（和/英） | ダッシュボードカメラ / Dashboard Camera |
| キーワード(4)（和/英） | 車両位置予測 / Vehicle Location Prediction |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 池田 晃季 / Koki Ikeda / イケダ コウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 崇城大学大学院 (略称： 崇城大) Sojo University (略称： Sojo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 植村 匠 / Takumi Uemura / ウエムラ タクミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 崇城大学 (略称： 崇城大) Sojo University (略称： Sojo Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 尾島 修一 / Shuichi Ojima / オジマ シュウイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 崇城大学 (略称： 崇城大) Sojo University (略称： Sojo Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-13 16:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ITS |
| 資料番号 | ITS2022-83 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.426 |
| ページ範囲 | pp.22-27 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-03-06 (ITS) |
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