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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-01-18 15:05 人物追跡法を用いたバス乗客のOD推定における不適データセグメントの調整手法の開発 ○西浦 翼・横山想一郎・山下倫央・川村秀憲（北大）  MSS2023-69 SS2023-48 |
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| 抄録 | （和） | 路線バスにおける乗客の移動を集計した OD(Origin-Destination) データを収集するため，バス乗客の乗降動画を用いた乗客 OD 推定システムの開発を進めている．本稿では，乗客 OD 推定システムの推定精度を向上させるための不適データセグメントの処理手法の開発をおこなう．不適データセグメントとは，人物検出器で推定された矩形を人物追跡器に入力する際に精度低下の要因になり得る矩形や，人物追跡時に発生した ID スイッチを含む軌跡である．この不適データセグメントが人物検出や人物追跡の精度低下の要因となる．矩形の大きさや位置，軌跡同士の重なりなどから不適データセグメントを取り除く手法の開発をおこなう．不適データセグメント処理手法を用いた乗客 OD 推定システムを実際の路線バスで収集したバス乗客の動画データに適用して，OD の推定精度の向上が可能であることを確認した． |
| （英） | We are advancing the development of a passenger Origin-Destination (OD) estimation system using bus passengerboarding and alighting videos, to collect OD data reflecting passenger movements on route buses. This paper focuses on developing methods for processing inappropriate data segments to improve the estimation accuracy of the passenger OD estimation system. Inappropriate data segments refer to rectangles that may cause accuracy degradation when input into the person tracker from the person detector, and trajectories that include ID switches occurring during person tracking. These nappropriate data segments are factors in reducing the accuracy of person detection and tracking. We develop methods to remove inappropriate data segments based on the size and position of the rectangles and the overlap between trajectories. The application of the inappropriate data segment processing method to the passenger OD estimation system was tested on actual route bus video data, confirming the possibility of improving OD estimation accuracy. |
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| キーワード | （和） | 深層学習 / 物体検出 / 物体追跡 / メトリックラーニング / ODデータ / バス / / |
| （英） | deep learning / object detection / object tracking / metric learning / OD data / bus / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 335, SS2023-48, pp. 99-104, 2024年1月. | |
| 資料番号 | SS2023-48 | |
| 発行日 | 2024-01-10 (MSS, SS) | |
| 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 | MSS2023-69 SS2023-48 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS MSS |
| 開催期間 | 2024-01-17 - 2024-01-18 |
| 開催地（和） | 金沢商工会議所会館（石川県金沢市） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | システム数理と応用，ソフトウェアサイエンスおよび一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SS |
| 会議コード | 2024-01-SS-MSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 人物追跡法を用いたバス乗客のOD推定における不適データセグメントの調整手法の開発 |
| サブタイトル（和） | * |
| タイトル（英） | Development of Management Methods against Inappropriate Data Segments in Bus Passenger OD Estimation using Person Tracking Methods |
| サブタイトル（英） | * |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | 物体検出 / object detection |
| キーワード(3)（和/英） | 物体追跡 / object tracking |
| キーワード(4)（和/英） | メトリックラーニング / metric learning |
| キーワード(5)（和/英） | ODデータ / OD data |
| キーワード(6)（和/英） | バス / bus |
| 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） | 西浦 翼 / Tsubasa Nishiura / ニシウラ ツバサ |
| 第1著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横山 想一郎 / Soichiro Yokoyama / ヨコヤマ ソウイチロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山下 倫央 / Tomohisa Yamashita / ヤマシタ トモヒサ |
| 第3著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川村 秀憲 / Hidenori Kawamura / カワムラ ヒデノリ |
| 第4著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-01-18 15:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SS |
| 資料番号 | MSS2023-69, SS2023-48 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.334(MSS), no.335(SS) |
| ページ範囲 | pp.99-104 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-01-10 (MSS, SS) |
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