書誌事項
- タイトル別名
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- 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>
収録刊行物
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- AI・データサイエンス論文集
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AI・データサイエンス論文集 1 (J1), 210-216, 2020-11-11
公益社団法人 土木学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1391412326430189696
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- NII論文ID
- 130007940761
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- ISSN
- 24359262
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- CiNii Articles
- Crossref
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可