| 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 | 2024-09-06 11:05 駅ホームを対象とする三次元LiDARを活用した異常行動検知ネットワークシステムの開発と評価 ○小山裕介・宮地秀至・山本 寛（立命館大）  IA2024-21 |
|
| 抄録 | （和） | 鉄道における人身障害事故は，多くの鉄道会社が対策を講じているにもかかわらず，現在も発生している．鉄道会社が講じている対策の一つとしてホームドアの設置が挙げられるが，設置費用は1駅あたり数億円かかるとされ，設置のためにホームを改良するとさらに費用がかかる．人身障害事故の原因の一つが酔客である．酔客がホームから転落する事象には予兆行動があることが明らかになっており，その予兆を検知することで，事故を防止できる可能性がある．既存研究では三次元深度センサを用いた公共空間における人物トラッキング手法が提案されているが，検知範囲が最大5mと狭いことや，リアルタイムに歩行者をトラッキングする設計となっていないことが課題となる．そこで本研究では，対象物の距離・位置・形状に対応する点群データを広範囲に取得可能なレーザーレーダーの1種である三次元LiDARを駅ホーム上に設置し，駅ホーム上に存在する人の行動を観測することで，異常行動を検知するシステムの研究開発を行う．この点群データから人物に対応する点群データのみを抽出し，その人の動きを観測して異常検知のための機械学習モデルに入力することで，異常行動の特定を試みる． |
| （英） | Despite the various measures taken by railway companies, accidents involving people on railway tracks continue to occur.One such measure is the installation of platform doors, which is estimated to cost around 300 million yen per station, with additional costs if platform modifications are necessary.One of the accidents occurs by intoxicated passengers. It has been found that there are predictive behaviors indicating that intoxicated passengers may fall from the platform, and detecting these behaviors could potentially prevent accidents.Existing research has proposed methods for tracking individuals in public spaces using 3D depth sensors, but these methods have limitations: the detection range is narrow (up to 5 meters), and there has been no evaluation of their real-time capabilities, raising concerns about their ability to track pedestrians in real-time.Therefore, in this study, we attempt to develop a system that observe the behaviors of people on station platformby analizing 3D point cloud data taken by 3D LiDAR (Light Detection and Ranging)that can accurately measure the distance, position, and shape of the object.This system will observe the behavior of individuals on the platform and detect abnormal behaviors. | |
| キーワード | （和） | IoT / 鉄道事故対策 / 三次元LiDAR / 三次元点群解析 / 異常検知 / / / |
| （英） | IoT / railroad accident prevention / 3D LiDAR / 3D point cloud analysis / abnormal detection / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 182, IA2024-21, pp. 52-57, 2024年9月. | |
| 資料番号 | IA2024-21 | |
| 発行日 | 2024-08-29 (IA) | |
| 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 | IA2024-21 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA |
| 開催期間 | 2024-09-05 - 2024-09-06 |
| 開催地（和） | 北海道大学 情報基盤センター南館 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） | インターネット運用・管理, ネットワークアーキテクチャ, 通信プロトコル, IoT, 一般 |
| テーマ（英） | Internet Operation and Management, Network Architecture, Communication Protocols, IoT, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IA |
| 会議コード | 2024-09-IA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 駅ホームを対象とする三次元LiDARを活用した異常行動検知ネットワークシステムの開発と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development and evaluation of 3D LiDAR-based anomalous behavior detection network system for station platforms |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | IoT / IoT |
| キーワード(2)（和/英） | 鉄道事故対策 / railroad accident prevention |
| キーワード(3)（和/英） | 三次元LiDAR / 3D LiDAR |
| キーワード(4)（和/英） | 三次元点群解析 / 3D point cloud analysis |
| キーワード(5)（和/英） | 異常検知 / abnormal detection |
| 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） | 小山 裕介 / Yusuke Koyama / コヤマ ユウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮地 秀至 / Hideaki Miyaji / ミヤジ ヒデアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 寛 / Hiroshi Yamamoto / ヤマモト ヒロシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-09-06 11:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IA |
| 資料番号 | IA2024-21 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.182 |
| ページ範囲 | pp.52-57 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-08-29 (IA) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]