論文の概要: Recovering Origin Destination Flows from Bus CCTV: Early Results from Nairobi and Kigali

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00424v1
• Date: Sat, 29 Nov 2025 10:03:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.237538
• Title: Recovering Origin Destination Flows from Bus CCTV: Early Results from Nairobi and Kigali
• Title（参考訳）: バスCCTVからの原位置決定フローの復元:ナイロビとキガリの早期結果
• Authors: Nthenya Kyatha, Jay Taneja,
• Abstract要約: サハラ以南のアフリカ(SSA)の公共交通機関は、既存の自動システムが信頼できる乗客フローデータを取得できない過密な状況で運行されることが多い。 本稿では、YOLOv12検出、BotSORT追跡、OSNet埋め込み、OCRベースのタイムスタンプ、およびテレマティクスに基づく停止分類を組み合わせたベースラインパイプラインについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Public transport in sub-Saharan Africa (SSA) often operates in overcrowded conditions where existing automated systems fail to capture reliable passenger flow data. Leveraging onboard CCTV already deployed for security, we present a baseline pipeline that combines YOLOv12 detection, BotSORT tracking, OSNet embeddings, OCR-based timestamping, and telematics-based stop classification to recover bus origin--destination (OD) flows. On annotated CCTV segments from Nairobi and Kigali buses, the system attains high counting accuracy under low-density, well-lit conditions (recall $\approx$95\%, precision $\approx$91\%, F1 $\approx$93\%). It produces OD matrices that closely match manual tallies. Under realistic stressors such as overcrowding, color-to-monochrome shifts, posture variation, and non-standard door use, performance degrades sharply (e.g., $\sim$40\% undercount in peak-hour boarding and a $\sim$17 percentage-point drop in recall for monochrome segments), revealing deployment-specific failure modes and motivating more robust, deployment-focused Re-ID methods for SSA transit.
• Abstract（参考訳）: サハラ以南のアフリカ(SSA)の公共交通機関は、既存の自動システムが信頼できる乗客フローデータを取得できない過密な状況で運行されることが多い。 すでにセキュリティのためにデプロイされているCCTVを活用して、YOLOv12検出、BotSORTトラッキング、OSNet埋め込み、OCRベースのタイムスタンプ、テレマティクスベースの停止分類を組み合わせたベースラインパイプラインを提示する。 ナイロビとキガリのアノテートCCTVセグメントでは、低密度で明るい条件下で高いカウント精度が得られる($\approx$95\%、精度$\approx$91\%、F1$\approx$93\%)。 手動のタレリーと密接にマッチするOD行列を生産する。 オーバークローズ、カラー・ツー・モノクロームシフト、姿勢変化、非標準ドア使用といった現実的なストレス下では、パフォーマンスは急激な低下(例えば、ピーク時の搭乗で$\sim$40\%、モノクロームセグメントで$\sim$17ポイントのリコールで$\sim$17のダウン)、デプロイメント固有の障害モードを明らかにし、SSAトランジットのためのより堅牢でデプロイメント中心のRe-IDメソッドを動機付けている。

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