AI技術を活用した冬季道路路面判別の効率化

書誌事項

タイトル別名
  • EFFICIENCY IMPROVEMENT OF WINTER ROAD SURFACE INTERPRETATION BY USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE MODEL

説明

<p>近年、低頻度降雪地域では、降雪の際に、道路での車両の大規模滞留が見られる。道路管理者による異常事態の監視や路面状態の判別は、主に目視で行われているため、異常検知の効率がやや低い。</p><p>本研究は、道路管理者が迅速に異常検知や処理判断をするための支援ツールとして、ドライブレコーダーの画像をもちいて、道路路面を「乾燥」、「湿潤」、「浸水・冠水」、「湿雪」、「圧雪」の 5種類へ目視分類した教師データを作成した。また、自動で路面状態を判別する AIモデルを構築し、昼と夜を合わせた 26199枚の画像で検証した結果、概ね 85%の正答率であった。 </p>

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被引用文献 (1)*注記

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1391412326430189696
  • NII論文ID
    130007940761
  • DOI
    10.11532/jsceiii.1.j1_210
  • ISSN
    24359262
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
    • Crossref
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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