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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-07-30 13:40 Infrastructure-based multi-LiDAR tracking system for micro-mobility vehicles using deep-learning detection ○Yuta Fukiya・Ryoichi Shinkuma・Gabriele Trovato（SIT）  SeMI2025-23 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では、インフラに設置した複数の LiDAR (Light Detection and Ranging) センサを用いて、MMV (小型移動車両) を高精度に検知・追跡するシステムを紹介する。 本システムは、LiDAR で取得した点群データをエッジデバイスで座標変換し、エッジサーバに集約した後、深層学習モデルにより検知と追跡を実行する構成である。 システムの評価のため、複数台の LiDAR センサと複数台の MMV を用いた実験を実環境下で行い、点群密度を高めることで追跡精度が向上することを確認した。 さらに、MMV の走行速度、検知失敗率を変化させた条件下で追跡処理を行い、各追跡アルゴリズムの性能を比較した。 その結果、本システムが様々な環境変化に対しても高い追跡精度と堅牢性を維持できることが示され、スマートシティにおける実用的なモニタリング手法としての有効性が示唆された。 |
| （英） | This report presents a system that accurately detects and tracks micro-mobility vehicles (MMVs) using multiple light-detection-and-ranging (LiDAR) sensors installed in infrastructure. The system transforms the point-cloud data obtained from LiDAR sensor on edge device, aggregates the data on an edge server, and then performs detection and tracking using a deep learning model. To verify the effectiveness of the system, we conducted experiments in a real-world environment using multiple LiDAR sensors and MMVs, and confirmed that increasing point-cloud density improves tracking accuracy. Furthermore, we evaluated tracking performance under various conditions by changing their driving speeds and the detection failure rates, and compared the performance of different tracking algorithms. As a result, the system maintained high tracking accuracy and robustness under various environmental conditions, demonstrating its practical effectiveness as a monitoring method for smart cities. |
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| キーワード | （和） | LiDAR (Light Detection and Ranging) / 小型移動車両 / 物体検知 / トラッキング / / / / |
| （英） | light detection and ranging (LiDAR) / micro-mobility vehicle / object detection / object tracking / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 135, SeMI2025-23, pp. 37-40, 2025年7月. | |
| 資料番号 | SeMI2025-23 | |
| 発行日 | 2025-07-23 (SeMI) | |
| 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 | SeMI2025-23 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR RCS RCC SeMI NS RISING HCL |
| 開催期間 | 2025-07-30 - 2025-08-01 |
| 開催地（和） | マリオス（盛岡地域交流センター） |
| 開催地（英） | MALIOS |
| テーマ（和） | IoT、無線分散ネットワーク、センサネットワーク、 制御通信、ネットワーク制御、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2025-07-SR-RCS-RCC-SeMI-NS-RISING-HCL |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Infrastructure-based multi-LiDAR tracking system for micro-mobility vehicles using deep-learning detection |
| サブタイトル（英） | * |
| キーワード(1)（和/英） | LiDAR (Light Detection and Ranging) / light detection and ranging (LiDAR) |
| キーワード(2)（和/英） | 小型移動車両 / micro-mobility vehicle |
| キーワード(3)（和/英） | 物体検知 / object detection |
| キーワード(4)（和/英） | トラッキング / object tracking |
| 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） | 吹谷 優太 / Yuta Fukiya / フキヤ ユウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 新熊 亮一 / Ryoichi Shinkuma / シンクマ リョウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | トロヴァト ガブリエレ / Gabriele Trovato / トロヴァト ガブリエレ |
| 第3著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-07-30 13:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2025-23 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.135 |
| ページ範囲 | pp.37-40 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2025-07-23 (SeMI) |
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