| 作成年度 | 2025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予測手法の開発 |
| 論文名（和訳） | |
| 論文副題 | |
| 発表会 | |
| 誌名（No./号数） | 寒地土木研究所月報 第877号 |
| 発表年月日 | 2026/01/10 |
| 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 | 松島 哲郎（MATSUSHIMA Tetsurou） |
| 寒地交通チーム | 中村 浩（NAKAMURA Hiroshi） |
| 抄録 |
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| 本研究では高精度かつ高速に路面雪氷状態を予測することを目的として、機械学習を用いて24時間前までの路面すべり摩擦係数と気象の時系列データから20分以上先の路面すべり摩擦係数を予測する手法を開発するとともに、路面すべり摩擦係数の予測精度および予測処理時間の検証を行った。その結果、機械学習アルゴリズムの一種であるLSTMを用いることで数時間程度先までの路面すべり摩擦係数を良好な精度で推定できる可能性があることが示された。また、本稿で提案した手法を用いて多数の地点における路面すべり摩擦係数を予測する場合は予測計算に長時間を要する可能性があり、予測計算を行うための機械学習アルゴリズムに改善の余地があることが明らかとなった。 |
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