Establishment of injury severity prediction of pedestrian at car-pedestrian accidents using deep learning methodology
Project/Area Number |
19K15256
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 25020:Safety engineering-related
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Research Institution | Japan Automobile Research Institute |
Principal Investigator |
Kunitomi Shouhei 一般財団法人日本自動車研究所, 安全研究部, 研究員 (10838014)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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Keywords | 事故自動通報 / 傷害予測 / 歩行者 / 深層学習 / 画像認識 / 衝突安全 / シミュレーションモデル / AACN |
Outline of Research at the Start |
本研究の目的は,深層学習手法を用いたAIを活用することで歩行者衝突画像から歩行者の傷害レベルを傷害部位別かつ高精度に予測することである. そこで本研究では,車載カメラを模擬した歩行者衝突画像とその傷害レベルを基に深層学習を実施し,衝突画像と傷害の関係を学習したAIによる世界初の傷害予測アルゴリズムの構築を試みる.さらに歩行者に生じた様々な傷害部位における傷害レベルを学習することで,従来手法では不可能であった傷害部位単位での傷害レベル予測を実現し,「傷害予測精度の飛躍的な向上」と「救急医療機関への各負傷者に応じた適切な傷害情報の提供」を目指す.
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Outline of Final Research Achievements |
The aim of this study is to identify the effects of pedestrian physique differences on head injury prediction in car-to-pedestrian accidents via deep learning. In addition, we attempted to predict injuries in the pedestrian model on each body part level. The results using deep learning show that pedestrian physique differences affect the head injury prediction accuracies by 2.32-4.96 points. Factors that affected the prediction accuracy may include differences in head contact area and the amount of pedestrian information in the images for each model. Furthermore, the accuracy of our prediction model was 88.2% for head and leg injuries, which confirmed its high injury prediction performance.
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
現在の先進事故自動通報システムにおける傷害予測アルゴリズムは,自動車前席乗員のみを対象としており,令和3年における日本の交通事故死者数の35.7%を占め,最も対策が必要とされる歩行者は適用外である.また,衝突時に様々な歩行姿勢や回避行動がとられる歩行者への予測精度は低く,その傷害予測が困難であることが報告されている.本研究成果は,提案する深層学習による画像認識を用いた歩行者傷害予測手法において,対象とする歩行者の体格差を考慮した対策の必要性を示すとともに,歩行者の傷害部位単位での傷害レベル予測の実現性を示唆するものである.
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Report
(4 results)
Research Products
(6 results)