混雑時の異常行動の自動検出

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本年度の当初実施計画は以下の通りであった。1) 歩行者データからの振舞いモデルと密度マップの構成2) 歩行者データのデータベースへの格納・分類・検索方式の確立3) 提案方式による実データを用いた実験4) 成果の発表本年度はこのうち、1)および3)を部分的に実施している。1)については、歩行者の振舞いを分類する新しいモデルとして、Goal Velocityに基づく群集行動クラスタリング手法を構成し、実装を行った。Goal Velocityとは歩行者動画中から抽出されたオプティカルフローを基に集団としての行動を検出する手法である。3)は、このGoal Velocityと歩行者密度マップを歩行者動画から抽出・記録するとともに、識別対象の歩行者行動と照合することで、異常行動を検出することで行う。本年度(上半期)は、1)のモデル構築・実装と、3)の実データによる実験検証を開始したところである。下半期に実施予定であった、3)の実験結果のフィードバックによる1)のモデルの修正や、最終的に行う予定の実データによるパフォーマンス測定(3)、およびその際に必要となるデータベース構成(2)、成果発表(4)は未実施である。