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論文情報

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アイテムタイプ	紀要論文
タイトル	全方位カメラを用いた横断歩道走行のための自動車のトラッキングおよび速度予測に関する研究
その他のタイトル	A STUDY ON VEHICLE TRACKING AND SPEED PREDICTION AT PEDESTRIAN CROSSING USING OMNI-DIRECTIONAL CAMERA
著者	著者名 渡邊, 陸
	著者名 WATANABE, Riku
言語	jpn
ISSN	24368083
DOI	https://doi.org/10.15002/00025404
出版者	法政大学大学院理工学研究科
雑誌名	法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
巻	63
開始ページ	1
終了ページ	6
発行年	2022-03-24
著者版フラグ	Version of Record
キーワード	omnidirectional camera
	object detection
	tracking
	YOLO-v4
	Deep SORT
抄録	This paper describes a moving vehicle detection and tracking algorithm that is useful for crossing a pedestrian crosswalk using an omnidirectional camera. The omnidirectional camera is suitable for such applications due to its wide viewing angles without blind spots; however, since captured image from the omnidirectional is distorted that are not suitable for conventional object tracking algorithm. In order to overcome the omnidirectional camera image distortion problem, we propose a new algorithm that is consisting of YOLO-v4 and Deep SORT algorithm. The YOLO-v4 is mainly detecting object type and location and the Deep SORT is used to track each detected object. The combination of these two algorithms enables robust and stable object tracking even if occlusion phenomena has happened. The validity of the proposed algorithm is confirmed by applying actual captured pedestrian crosswalk movie images.
資源タイプ	Article
インデックス	資料タイプ別 ＞ 学内論文 ＞ 法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
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