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【24h】

深層学習による車載カメラ映像の半自動ラベル付けと交通事故シーンの認識

机译：通过深入学习和识别交通事故现场的半汽车标记

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ドライブレコーダ等の車載カメラ映像において、機械学習により他車両等を認識するためには、大量の教師情報（画像上で車両の位置を表す情報、典型的には矩形）を事前に与える必要があり、ラベル付け（アノテーション）と呼ばれる。この作業を半自動化する手法について紹介する。自己教師あり学習に基づいて矩形の候補が自動的に提示され、それを人手により修整し、その結果を学習する。これを一部の画像フレームに対して反復的に行うことで、映像全体のアノテーションを効率的に行うことができる。また、同様な車載カメラ映像中で交通事故が発生しているかどうかを判別する手法について紹介する。Attention R-CNNと名付けた学習ネットワークを設計し、シーンの大域的な状況を捉えることにより、他車両などの路上物体の位置と同時にその状態（安全、危険、衝突）を認識するものである。これらの仕組みはクラウドサーバ上で動作させることが可能である。
机译：在诸如驱动记录器的车载摄像机图像中，为了通过机器学习识别其他车辆等，需要给出大量的教师信息（表示车辆上的车辆位置的信息，通常矩形）提前。它被称为标签（注释）。我们介绍了这项工作的半自动操作方法。基于自学学习自动呈现矩形候选者，该学习是手动修改的，并学习结果。通过重复对某些图像帧执行此操作，可以有效地执行整个视频的注释。另外，我们介绍一种确定在类似车载摄像机图像中是否发生了交通事故的方法。通过设计一个名为R-CNN的学习网络，通过捕获场景的全球情况，它同时识别其状态（安全，危险，碰撞），作为其他车辆的道路物体的位置。这些机制可以在云服务器上运行。

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