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大学院情報工学専攻2年の中野 勝章さんが、ラスベガスで開催されたアメリカ電気電子学会主催「IEEE ICCE2024」でBest Session Presentation Awardを受賞

IEEE ICCE2024でBest Session Presentation Awardを受賞した中野 勝章さん

大学院工学研究科情報工学専攻博士前期課程(修士課程)2年の中野 勝章さん(研究指導担当教員:中沢 実 教授) が、2024年1月5日(金)から8日(火)までラスベガスで開催されたアメリカ電気電子学会(IEEE)主催「42nd International Conference on Consumer Electronics」(IEEE ICCE2024) で「Best Session Presentation Award」を受賞しました。

Best Session Presentation Awardは、ICCE2024の中で実施された45セッションの中で、各セッションにおいて優秀な発表に対して授与される賞です。中野さんが受賞したセッションは「Intelligent Systems, Vision, Security and Privacy of CE Hardware and Software Systems」で、9件の中で最も優れた発表として評価されました。

中野さんは、2023年7月の情報処理学会の論文誌にて「特選論文」を受賞。さらに2023年10月の情報処理学会マルチメディア通信と分散処理ワークショップでの「優秀プレゼンテーション賞」受賞に続く、2023年度3回目の受賞となりました。

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。

9件の中で最も優れた発表として評価された

Best Session Presentation Award

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ICCE 2024 Award

金沢工業大学研究室ガイド 情報工学科 中沢実 研究室

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