動画像を用いたナンバープレート抽出に基づく交通流調査手法に関する基礎的研究
完了
柴崎 亮介
我が国における自動車交通量の計測は，人手観測が主流であるが，膨大な調査コストや調査員による計測ミス等の課題がある．これらの課題を解決するため，トラフィックカウンタ等の機械による観測が導入されている．しかし，機械の設置や撤去の際に，交通規制が必要となるため，劇的なコスト削減には至っていない．こうした背景から，近年，深層学習を用いた自動車交通量の調査手法が注目されている．既存研究では，深層学習により，高い精度で通過台数を計測できる一方で，大型車の判定精度が低く，断面交通量以外の交差点や地点間の交通量は計測不可という課題がある．そこで，本研究では，自動車のナンバープレートに着目した．自動車のナンバープレートは，車両固有のものであるため，識別することで，ある地点間における車両の流動を把握できる．以上より，本研究の目的は，ナンバープレートの文字を識別するための自動車のナンバープレート抽出に基づく交通流調査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
住吉諒 / 法政大学 社会空間情報研究室
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拡張版全国デジタル道路地図データベース 2021年版
高速道路ネットワークデータ
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