歩行者交通流における属性抽出に関する基礎的研究
完了
柴崎 亮介
現在，我が国の歩行者交通量調査の多くは，現地調査により実施されており，目視で判定可能な通過した歩行者の方向別人数や年代等が調査項目とされている．また，調査日および時間帯により生じる通行量の偏りや屋外での長時間労働等，課題が山積している．これらの課題を解決するために，深層学習を用いて動画像から歩行者を計数する手法が注目されている．一例として，既存研究では，物体検出技術を用いて高精度に人物認識が可能であることが明らかになっている．しかし，歩行者の属性や速度まで取得している技術は見当たらない．そこで，本研究の目的は，歩行者交通流の分析の高度化を図るため，動画像を用いて歩行者属性の抽出手法を考案することとした．
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柴崎亮介 / 東京大学空間情報科学研究センター
今井 龍一 / 法政大学 デザイン工学部 都市環境デザイン工学科
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2008年東京都市圏 人の流れデータセット
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