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AI・ビッグデータ分析による
道路・交通計画の最適化

社会資本空間デジタル化研究室

背景

  • ■交通量調査は複数地点で連続的に計測することが多く、大勢の調査員の確保や膨大な人件費を要すること、また車種判別が調査員で異なるといった精度面での課題があります。
  • ■道路空間に設置されている機材で撮影された動画から画像認識によって交通量をカウントする技術が開発されていますが、車種区分が大小2車種であったり、高所から撮影された動画が対象となるなど、条件が絞られているのが現状です。
  • ■今後の全国道路・街路交通情勢調査は、人手調査を廃止しカメラ映像のAI解析を導入していく方針になっています。

成果

  • ■道路路側に設置した市販のビデオカメラによる撮影動画からAIを用いて車両の車種区分を判別し、自動で全国・道路街路情勢調査の自動車類4分類、バイク・自転車を高精度に自動カウントするシステムを開発しました。
  • ■道路交通の状況をビデオカメラで撮影するため少人数の巡回員だけで済み、人材確保のための費用や人件費が節約でき、人手による調査に比べて省力化が図れます。
  • ■解析に用いる画像データは市販の三脚に取り付けたビデオカメラで低い位置から撮影するため低コストで設置・観測が可能です。 Key Words:Deep-Learning, トラッキング,交通量, 交通流, ナンバープレート

研究
領域

  • ■TRAVICによる計測データと各種データ連携を掛け合わせた道路・交通計画の最適化
  • ■短時間交通量予測の高精度化
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