論文の概要: TransitReID: Transit OD Data Collection with Occlusion-Resistant Dynamic Passenger Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11500v2
• Date: Wed, 10 Sep 2025 01:00:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 21:32:32.64551
• Title: TransitReID: Transit OD Data Collection with Occlusion-Resistant Dynamic Passenger Re-Identification
• Title（参考訳）: TransitReID: Occlusion-Resistant Dynamic Passenger Redentification を用いたトランジットODデータ収集
• Authors: Kaicong Huang, Talha Azfar, Jack Reilly, Ruimin Ke,
• Abstract要約: 個人レベルおよび閉塞抵抗性旅客再識別のための新しい枠組みであるTransitReIDを提案する。 この作業は、自動トランジットODコレクションのアルゴリズムとシステムレベルの基盤の両方を前進させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5119440099674915
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transit Origin-Destination (OD) data are fundamental for optimizing public transit services, yet current collection methods, such as manual surveys, Bluetooth and WiFi tracking, or Automated Passenger Counters, are either costly, device-dependent, or incapable of individual-level matching. Meanwhile, onboard surveillance cameras already deployed on most transit vehicles provide an underutilized opportunity for automated OD data collection. Leveraging this, we present TransitReID, a novel framework for individual-level and occlusion-resistant passenger re-identification tailored to transit environments. Our approach introduces three key innovations: (1) an occlusion-robust ReID algorithm that integrates a variational autoencoder-guided region-attention mechanism and selective quality feature averaging to dynamically emphasize visible and discriminative body regions under severe occlusions and viewpoint variations; (2) a Hierarchical Storage and Dynamic Matching HSDM mechanism that transforms static gallery matching into a dynamic process for robustness, accuracy, and speed in real-world bus operations; and (3) a multi-threaded edge implementation that enables near real-time OD estimation while ensuring privacy by processing all data locally. To support research in this domain, we also construct a new TransitReID dataset with over 17,000 images captured from bus front and rear cameras under diverse occlusion and viewpoint conditions. Experimental results demonstrate that TransitReID achieves state-of-the-art performance, with R-1 accuracy of 88.3 percent and mAP of 92.5 percent, and further sustains 90 percent OD estimation accuracy in bus route simulations on NVIDIA Jetson edge devices. This work advances both the algorithmic and system-level foundations of automated transit OD collection, paving the way for scalable, privacy-preserving deployment in intelligent transportation systems.
• Abstract（参考訳）: Transit Origin-Destination (OD) データは公共交通機関のサービスを最適化するための基本となっているが、手動調査、BluetoothおよびWiFi追跡、自動乗客カウントといった現在の収集手法は、費用がかかるか、デバイスに依存しているか、個別レベルのマッチングができないかのいずれかである。 一方、既にほとんどの輸送車両に配備されているオンボード監視カメラは、自動ODデータ収集の未利用の機会を提供する。 これを生かしたTransitReIDは、トランスポート環境に適した、個人レベルおよびオクルージョン耐性の旅客再識別のための新しいフレームワークである。 提案手法では, 静的ギャラリーマッチングを動的プロセスに変換する階層型ストレージと動的マッチング型HSDM機構と, 実世界のバス操作におけるロバスト性, 精度, 速度を向上するマルチスレッドエッジ実装と, 全データをローカルに処理することで, ほぼリアルタイムなOD推定を実現する。 この領域の研究を支援するため,バス前面および後部カメラから撮影される17,000枚以上の画像を含むトランジットReIDデータセットを,多様な閉塞および視点条件下で構築した。 実験により、TransitReIDは88.3%、mAP92.5%の最先端性能を実現し、さらにNVIDIA Jetsonエッジデバイス上でのバス経路シミュレーションでは90%のOD推定精度を維持できることが示された。 この作業は、自動化トランジットODコレクションのアルゴリズムとシステムレベルの基盤の両方を前進させ、インテリジェントトランスポートシステムにおけるスケーラブルでプライバシ保護のデプロイメントを実現する。

関連論文リスト

• Optimal Transport Adapter Tuning for Bridging Modality Gaps in Few-Shot Remote Sensing Scene Classification [80.83325513157637]
  Few-Shot Remote Sensing Scene Classification (FS-RSSC)は,限られたラベル付きサンプルを用いたリモートセンシング画像の分類の課題を示す。 理想的なプラトン表現空間を構築することを目的とした,OTAT(Optimal Transport Adapter Tuning)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-19T07:04:24Z)
• DriveTransformer: Unified Transformer for Scalable End-to-End Autonomous Driving [62.62464518137153]
  DriveTransformerは、スケールアップを簡単にするためのシンプルなE2E-ADフレームワークである。 タスク・セルフ・アテンション、センサー・クロス・アテンション、時間的クロス・アテンションという3つの統合された操作で構成されている。 シミュレーションされたクローズドループベンチマークBench2Driveと、FPSの高い実世界のオープンループベンチマークnuScenesの両方で、最先端のパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-07T11:41:18Z)
• Towards Intelligent Transportation with Pedestrians and Vehicles In-the-Loop: A Surveillance Video-Assisted Federated Digital Twin Framework [62.47416496137193]
  本稿では,歩行者や車いすによるITSを支援するための監視ビデオ支援型デジタルツイン(SV-FDT)フレームワークを提案する。 i)複数のソースからトラフィック監視ビデオを収集するエンドレイヤ、(ii)セマンティックセグメンテーションに基づく視覚理解、ツインエージェントベースのインタラクションモデリング、およびローカルデジタルツインシステム(LDTS)をローカルで作成するエッジレイヤ、(iii)異なるリージョンにわたるLDTSを統合してグローバルDTモデルをリアルタイムで構築するクラウドレイヤの3層で構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-06T07:36:06Z)
• AirTag, You're It: Reverse Logistics and Last Mile Dynamics [0.0]
  本研究は, 逆ロジスティクスの課題, 特にインフラ破壊が適応解を必要とする災害救済シナリオに対処する。 この研究は、パッケージに埋め込まれた20個のApple AirTagsを使用して、Apple Find Myネットワークと統合されたBluetooth LE(BLE)5トラッカーを介して、粒度の空間的および時間的データをキャプチャする、論理フローに関する実証的な洞察を提供する。 これらのトラッカーは、動的貨物移動を監視することの価値を示し、特にハリケーン・ヘレーンのような災害災害時の移動ハブ配置や経路最適化のリアルタイム調整を可能にした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T02:21:23Z)
• Adaptive Data Transport Mechanism for UAV Surveillance Missions in Lossy Environments [2.700610024690147]
  無人航空機(UAV)は、情報、監視、偵察(ISR)の任務においてますます重要な役割を担っている。 本稿では、ミッション目標に大きく貢献する画像の選択領域を優先する、AIによる代替スケジューリングポリシーを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T18:22:58Z)
• DiFSD: Ego-Centric Fully Sparse Paradigm with Uncertainty Denoising and Iterative Refinement for Efficient End-to-End Self-Driving [55.53171248839489]
  我々は、エンドツーエンドの自動運転のためのエゴ中心の完全スパースパラダイムであるDiFSDを提案する。 特に、DiFSDは主にスパース知覚、階層的相互作用、反復的な運動プランナーから構成される。 nuScenesとBench2Driveデータセットで実施された実験は、DiFSDの優れた計画性能と優れた効率を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-15T15:55:24Z)
• DSDFormer: An Innovative Transformer-Mamba Framework for Robust High-Precision Driver Distraction Identification [23.05821759499963]
  ドライバーの気晴らしは依然として交通事故の主要な原因であり、世界中の道路安全にとって重大な脅威となっている。 本稿では,Transformer と Mamba アーキテクチャの長所を統合するフレームワークである DSDFormer を提案する。 また、ビデオの時間相関を利用してノイズラベルを洗練させる教師なしアプローチであるTRCL(Temporal Reasoning Confident Learning)も導入した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T13:16:15Z)
• Leveraging Driver Field-of-View for Multimodal Ego-Trajectory Prediction [69.29802752614677]
  RouteFormerは、GPSデータ、環境コンテキスト、運転者の視野を組み合わせた新しいエゴ軌道予測ネットワークである。 データ不足に対処し、多様性を高めるために、同期運転場と視線データに富んだ都市運転シナリオのデータセットであるGEMを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T23:06:30Z)
• Elastic Interaction Energy-Informed Real-Time Traffic Scene Perception [8.429178814528617]
  EIEGSegという名前のトポロジ対応エネルギー損失関数に基づくネットワークトレーニング戦略を提案する。 EIEGSegは、リアルタイムの交通シーン認識におけるマルチクラスセグメンテーションのために設計されている。 以上の結果から,EIEGSegは,特にリアルタイム軽量ネットワークにおいて,性能を継続的に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T01:30:42Z)
• Unsupervised Domain Adaptation for Self-Driving from Past Traversal Features [69.47588461101925]
  本研究では,新しい運転環境に3次元物体検出器を適応させる手法を提案する。 提案手法は,空間的量子化履歴特徴を用いたLiDARに基づく検出モデルを強化する。 実世界のデータセットの実験では、大幅な改善が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-21T15:00:31Z)
• SDR-GAIN: A High Real-Time Occluded Pedestrian Pose Completion Method for Autonomous Driving [2.6663666678221376]
  我々は,SDR-GAIN(Generative Adrial Imputation Nets)の分離と次元化に基づく新しいリアルタイム閉鎖型歩行者ポーズ補完フレームワークを提案する。 SDR-GAINは、キーポイント座標の数値分布から直接人間のポーズを学習し、行方不明位置を補間することを目的としている。 COCOとJAADデータセットで実施された実験は、SDR-GAINが従来の機械学習とTransformerベースの欠落データアルゴリズムを上回ることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T09:35:56Z)
• Scalable Vehicle Re-Identification via Self-Supervision [66.2562538902156]
  自動車再同定は、都市規模の車両分析システムにおいて重要な要素の1つである。 車両再設計のための最先端のソリューションの多くは、既存のre-idベンチマークの精度向上に重点を置いており、計算の複雑さを無視することが多い。 推論時間に1つのネットワークのみを使用する自己教師型学習によって、シンプルで効果的なハイブリッドソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-16T12:14:42Z)
• On the Role of Multi-Objective Optimization to the Transit Network Design Problem [0.7734726150561088]
  この研究は、トランジットネットワーク設計問題(TNDP)により良い回答をするために、単目的と多目的のスタンスを相乗的に組み合わせることができることを示している。 ポルトガルのリスボン市におけるマルチモーダル公共交通ネットワークにおいて,本手法を適用した。 提案されたTNDP最適化は、目標関数を最大28.3%削減することで、結果を改善することを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-27T16:22:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。