論文名：Complementing Vehicle Trajectories Using Two Camera Viewpoints

発表者：Katsuaki Nakano (Kanazawa Institute of Technology & Rochester Institute of Technology, Japan); Minoru Nakazawa (Kanazawa Institute of Technology, Japan); Michael Zuzak (Rochester Institute of Technology, USA)

英文概要： In this work, we propose a Bird's Eye View (BEV) transformation method capable of 1) removing camera distortion created by wide-angle cameras installed at lower elevations (a common scenario in traffic volume surveys), and 2) utilizing multiple viewpoints to complement object trajectories to reduce accuracy loss caused by occlusion. Furthermore, we evaluate the effectiveness of the proposed method using real-world traffic survey data collected at two intersections in Japan. We find that the proposed method produces a 3% improvement in accuracy over automated counting using a single viewpoint.

日本語概要：本研究では、1）低い位置に設置された広角カメラによって生じるカメラの歪みを除去し、2）複数の視点を利用して物体の軌跡を補完し、オクルージョンによる精度の低下を低減することができる鳥瞰図（BEV）変換手法を提案する。さらに、国内の2つの交差点で収集した実交通量調査データを用いて、提案手法の有効性を評価した。その結果、提案手法は単一視点による自動計数よりも3%精度が向上することがわかった。