| 作成年度 | 2022年度 |
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| 論文名 | 路面画像と深層学習を用いた冬期歩行空間のすべり摩擦推定精度に関する考察 |
| 論文名（和訳） | |
| 論文副題 | |
| 発表会 | 第66回土木計画学研究発表会 |
| 誌名（No./号数） | 第66回土木計画学研究発表会・論文集 |
| 発表年月日 | 2022/11/11 |
| 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） |
| 寒地交通チーム | 奥村 航太（OKUMURA Kota） |
| 寒地交通チーム | 大廣 智則（OHIRO Tomonori） |
| 北海道大学 | 高野 伸栄（TAKANO Shin-ei） |
| 抄録 |
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| 近年の冬期歩行者転倒事故の増加により，冬期歩行空間の転倒危険度を把握することの重要性は増しつつある．冬期歩行空間の転倒危険度を把握するためには路面の雪氷状態，特に路面すべりやすさを定量的に把握することが重要である．しかしながら，冬期歩行空間の路面すべりやすさを定量的かつ安価，簡単に把握する手法は確立されていない． 本研究では，路面を撮影した画像から深層学習を用いて路面すべり摩擦係数を推定する手法を用いて，冬期歩行空間のうち横断歩道付近において路面すべり摩擦係数の推定精度を検証した．検証の結果，路面画像から推定した冬期歩行空間の路面すべり摩擦係数推定誤差は約0.12であり，路面すべり摩擦係数を精度よく推定できる可能性があることが明らかとなった． |
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