時空間MRFモデルに基づく車両と歩行者の統一的トラッキング

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タイトル別名
  • ジクウカン MRF モデル ニ モトヅク シャリョウ ト ホコウシャ ノ トウイツテキ トラッキング
  • Simultaneous Tracking of Vehicles and Pedestrians by a Unified Algorithm of the Spatio - temporal MRF Model

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抄録

交差点において効率的な交通流を実現するためには，車両交通流だけでなく歩行者流をも観測して信号制御を行うことが重要である．一方，交差点において歩行者の安全を確保することを考慮すると，歩行者と車両の挙動の相互関係を解析し，事故を誘発しやすい状態を解明することが重要となる．このように，交差点における交通の安全と効率を両立するという目的のため，時空間MRF モデルを改良し，これを適用したトラッキングアルゴリズムを開発した．時空間MRF モデルは著者等が2000年より提唱している時空間画像における移動物体の領域分割を行うための確率モデルであるが，オクルージョンに強いという特性を持っている．本論文では，従来から提案している時空間MRF モデルを拡張し，車両のような剛体だけでなく，歩行者のように部分ごとに異なる動きをする非剛体をも精度良くトラッキングできるように改良した．このように交差点画像に単一のアルゴリズムを適用した実験において，車両と歩行者を統一的にトラッキングするのに有効であることが確認された．

To achieve efficient traffic flow, it is important to base control of traffic signals on observation of pedestrian flow as well as vehicle flow. In consideration of safety, it is also important to analyze behavioral relationship between pedestrians and vehicles, which tends to lead accidents at intersections. Toward the goals of efficiency and safety, we developed a precise tracking algorithm based on the Spatio-Temporal MRF model which is able to track both pedestrians and vehicles simultaneously against occlusions in the images. During the past few years, this model has been practically applied to acquire traffic flow statistics. However, in this paper, we present an improvement of the S-T MRF model so as to deal with flexible objects such as pedestrians as well as rigid objects such as vehicles. Based on experimental results, this model was able to simultaneously track pedestrians and vehicles against occlusion even in very cluttered situations. Consequently, the improved S-T MRF model was proven to be effective for traffic monitoring at urban intersections.

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