| 作成年度 | 2021年度 |
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| 論文名 | 路面画像を用いた深層学習による冬期路面すべり摩擦係数推定 アプリケーションの開発 |
| 論文名（和訳） | |
| 論文副題 | |
| 発表会 | 第34回日本道路会議 |
| 誌名（No./号数） | |
| 発表年月日 | 2021/11/05 |
| 所属研究室／機関名 | 著者名（英名） |
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| 寒地交通チーム | 齊田 光（SAIDA Akira） |
| - | 徳永 ロベルト（TOKUNAGA Roberto） |
| 北海道開発局 | 佐藤 昌哉（SATOU Masaya） |
| 抄録 |
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| 冬期の安全・快適な道路交通を維持する上で，路面のすべりやすさを把握することは重要である．例えば，道路管理者にとって路面すべりやすさの現況値や予測値を把握できれば，冬期交通障害を防止するための作業（除雪や凍結防止剤散布など）や道路通行止めの判断などをより適切かつ効率的に行うことが可能となる． また，道路利用者自らが路面すべりやすさを把握することが出来れば，すべりやすい路面の事前検出によるスリップ事故回避や雪氷路面における車両の適切な制御などに用いることが可能である．一方で，既存の路面すべりやすさ計測手法は計測機器が高価・大型である，計測機器の取扱いやメンテナンスに労力を要するなどの課題がある． そこで本研究では，深層学習とスマートフォン等を組み合わせ，冬期道路管理の現場などで安価・簡単に利用可能な路面すべり摩擦係数計測アプリケーションを試作した. |
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