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【24h】

背景差分法と深層学習による歩行者検出を用いた河川CCTV映像における歩行者追跡に関する検討

机译:背景差异方法与深层学习中使用行人检测河流河河河河河上的行人跟踪研究

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摘要

河川空間における歩行者の追跡を行うことは,河川利用者の実態を把握し,河川管理の支援を行うシステム構築のために重要である.そこで,本文では,河川CCTV映像における歩行者追跡について検討する.本文で扱う河川CCTV映像では,映像中に映る歩行者の大きさが非常に小さいという特徴があるため,既存の歩行者検出手法では高精度な歩行者の検出は困難となる.そこで,提案手法では,まず動物体に対し高精度な検出が可能である背景差分法を用いて歩行者を含む領域候補を抽出する.続いて,領域候補より,深層学習を用いて歩行者の検出を行う.これにより,背景差分法によって抽出された歩行者の領域候補の中から高精度に歩行者が映る領域を特定することが可能となる.さらに,検出された領域に対して,物体追跡手法を適用することで,歩行者追跡を実現する.本文では,河川CCTV映像に対して提案手法を適用することで,その有効性を確認する.
机译:跟踪河流空间的行人对于掌握河流用户的实际情况和支持河流管理的系统建设非常重要。因此,在文中,我们将研究河流河中的行人跟踪。在河流中的河流视频中,在文本中处理,由于图像中的行人的尺寸非常小,因此在现有的行人检测方法中检测高精度的行人难以。因此,在所提出的方法中,使用背景差异方法提取包括行人的区域候选,这可以以高精度地检测到动物体。随后,从地区候选人,使用深度学习检测到行人。结果,可以指定行人在由背景差异方法提取的行人区域候选者中以高精度反射的区域。此外,通过将对象跟踪方法应用于检测区域,实现了行人跟踪。在文本中,通过将建议的方法应用于河流CCTV图像来检查有效性。

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