シーズNo.　９０　

平成１６年度「産学官共同研究開発技術シーズ調査票」

研究開発テーマ （シーズ）

交通監視映像を用いた自動車追跡技術とITSへの応用

技術分野（該当分野に○印を付け別表の該当番号を記入。複数の場合は主なものに◎		研究段階（該当に○）
〔　〕材料（No　　）、 〔　〕ﾊﾞｲｵﾃｸﾉﾛｼﾞｰ（No　　）、 〔○〕情報通信（No.19） 〔　〕機械（No　　）、 〔　〕 医療・福祉（No　　）、 〔　〕 ｴﾈﾙｷﾞｰ（No　　） 〔　〕環境（No　　）、 〔　〕 その他（No　　）		基礎　 　　　 応用
			ａ	ｂ	ｃ	ｄ
					○
キーワード(５つ以内)	高度道路交通システム（ITS）、移動物体追跡、確率モデル、画像認識

提案者職名・氏名		所属機関名（機関名・学部・研究室名）
助教授・加藤 ジェーン		名古屋大学大学院情報科学研究科 社会システム情報学専攻 知識社会システム論講座
電　話	052-789-5144	Ｅ– mail	jien@is.nagoya-u.ac.jp
FAX	052-789-3808	ﾎｰﾑﾍﾟｰｼﾞ	http://www.watanabe.nuie.nagoya-u.ac.jp/member/jien/

［研究成果があり、公開可能な技術シーズ］

研究開発の目的 （研究の目的、最終的な事業化分野）		自動車追跡のロバスト性の障害となっている日照条件の変動、交通流量の変化及び対象物体の急な動きなどの問題に適応できる、交通監視映像を用いた実時間追跡技術を研究・開発する。
研究開発の内容（概要） (研究の内容・課題等を具体的に、必要に応じ資料を添付してください)		自動車追跡は交通映像から前景物体（自動車）たる領域を捕捉し続けることとして捉えることができる。前景物体は連続フレーム間において時間的依存性、またある時刻のフレーム画像において空間依存関係を有する。この時空間依存関係をいかにモデル化することが課題となる。我々はベイズの枠組みに、隠れマルコフモデル(HMM)とマルコフ確率場(MRF)とを統合するアプローチを用いて前景物体を含む交通監視映像をモデル化し、上記問題に対してロバストな自動車追跡を実現している。
新規性、独創性 (当該シーズの新規性・独創性・優位性等を具体的に)		本研究の新規性・独創性は、前景物体をモデル化すると同時に、背景及び移動物体の影もモデル化できることにある。移動物体の影は追跡のロバスト性を低下させる要因であり、従来の画像差分技術では根本的に解決できない問題と認識されていた。そこで、我々は移動物体の影および背景をもモデル化することにより、移動物体の影をはじめ追跡プロセスを混乱させる様々な要因を抑止する。必要とするモデルパラメータはすべて通常の交通映像から自動的に学習されるなど、本手法のシステマチックな側面も他の研究より優位性を成している。
地域経済への波及効果 (本研究によって期待される成果・効果、地域への貢献、産業界へのインパクト等)		ITSは、通信・計測制御・情報処理などの多岐にわたる技術を結集したものであるが、中でも交通映像を用いた自動車追跡は、ITSを実現するための重要な技術の一つとして注目されている。ロバストな自動車追跡技術により、監視映像を通じた車両数・スピードの計測、車種の分類、車線変更の検出、交通渋滞・事故・自動車故障などの例外事象の検知などを自動的に実現することが可能となり、ITSの目標である交通情報の提供、経路誘導、運転支援、衝突防止、自動運転の実現に大きく貢献することができる。自動車産業の中心地としての地域経済に重要な利益をもたらすことになると思われる。
実用化への見通し (共同研究の相手となる企業・業界、実用化までの期間等)		車両数・スピード計測、車線変更の検出など基本的な交通イベントの認識実験にロバストなかつ高精度の結果が得られている。その意味で、近い将来ITSのための基本交通情報の獲得に実用化される可能性が十分あると考えている。
関　　連 工業所有権	発明（考案）等の名称		発明者	出願人	外国出願
					〔　〕有 　〔　〕無

　注意事項：　�@ 記入事項が多い場合は、縦方向に枠の大きさを広げて下さい。

　　　　　　　�A 掲載して頂く技術シーズはシーズ集・ホームページ等での公開を前提に記載していただいています

　　　　　　 　　ので非公開情報の欄は「非公開」とのみ御記入下さい。