「ディープラーニングで映像から動かない歩行者を検出するのに苦労した」

投稿者: Takayuki Iida 投稿日:

弊社のディープラーニング関連の技術紹介の一環として、2021/7/12にQiitaへ技術解説記事「ディープラーニングで映像から動かない歩行者を検出するのに苦労した」を投稿しました。
これは弊社製品・Pedes Bladeのビジュアライズ機能を説明したもので、歩行者の軌跡のみならず方向による色分けや、滞留している歩行者の表現(黄色の円)などを正しくビジュアライズすることに成功しております。
そもそもディープラーニングでは画像の形状から「静止画単位で」物体検出を行うことは得意ですが、映像中で歩行者が立ち止まっているかなど、形状ではなく行動を判定するのは得意ではありません。そこで弊社がどのように動かない歩行者を検出し、ビジュアライズしたかをこの記事では解説しております。

記事では
可視化することで得たい結果
歩行者の特性と可視化すべき特性
動かない歩行者とその表現
滞留マーカーの設定
まとめ
などを紹介しております。

ビジュアライズした情報。黄色い円を「滞留」として描画している。上から案内板で立ち止まっている(短時間)、お店の入店待ち、立ち止まって荷物を整理している–の3形態がそれぞれ「滞留」として黄色い円で描画されている。

記事本文はこちらからどうぞ。

カテゴリー: 技術解説

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