A Vehicle Tracking Method Based on Distance Estimation Using Dashboard Camera
走行時動画像を用いた周辺車両モビリティの検出手法
都市環境における車や人の流れを表すモビリティデータは，交通渋滞の原因究明，イベントや災害時における効率的な人の誘導，公共施設や商業施設の立地決定招致テナントの最適化，耐災害に向けた避難指示立案など，多方面における利活用が期待されている．現状，車に関するモビリティデータは，多数の協力車両から，車両がある時刻に走行した位置を含むGPS トレースデータを得ることにより把握され，渋滞の検知や曜日時間毎の交通量予測など，道路の混み具合の推定が為されている．しかしながら，このモビリティデータの粒度は必ずしも細かいものではなく，車両間の関係や車両と歩行者の関係など，詳細なモビリティの把握は困難である．
この手法では，データ提供に協力する車両の位置や速度だけでなく，車載カメラにより撮影された動画像を用いて，車両の周辺に存在する車両の検知ならびに走行情報を推定することにより，周辺の交通状況を把握する手法を提案する．この手法では，まず，既存のDNN による画像解析を行うことで他車両の存在を検知し，検知した車両に対して，自車との距離，相対速度，走行車線，進行方向といった詳細な情報を推定する．自車と他車の距離を推定する際，大きさが既知である路面表示を基準とし，画像内の距離を推定し，これに基づき，画像内で検知した車両までの距離を画像内の距離と対応づけることで，車両間の相対距離を推定する．
関連論文
- 石崎雅大, 廣森聡仁, 山口弘純, & 東野輝夫. (2019). 走行時動画像を用いた周辺車両の位置推定手法. マルチメディア, 分散協調とモバイルシンポジウム 2019 論文集, 2019, 1688-1696.