| 作成年度 | 2024年度 |
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| 論文名 | 深層学習と道路CCTVカメラ画像を用いた路面すべり摩擦係数推定手法の開発 |
| 論文名（和訳） | |
| 論文副題 | |
| 発表会 | |
| 誌名（No./号数） | 道路会会報「道（みち）」 第35号 |
| 発表年月日 | 2024/10/01 |
| 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） |
| 抄録 |
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| 冬期の路面雪氷状態（積雪の有無や路面のすべりやすさ、雪氷の種類など）に関する情報は、凍結防止剤散布や除雪などの冬期道路管理作業を適切に行う上で重要である。路面雪氷状態を表す指標のうち、路面のすべりやすさは冬期のスリップ事故発生リスクに大きく影響するほか走行速度低下の要因ともなるため、路面のすべりやすさを把握することは安全・快適な冬期道路サービスを提供する上で特に重要であると考えられる。 筆者らは安価、簡単かつ精度良く路面すべりやすさを把握するために、車載カメラで撮影した画像から深層学習により路面すべり摩擦係数を推定する手法を開発した。本稿ではこの技術を応用し、多数の地点に設置されている道路ＣＣＴＶカメラの画像から路面すべり摩擦係数を推定する手法について紹介する。 |
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