プローブカー情報とヘリコプター情報の統合による大規模災害時道路情報把握システム

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 18K04657
• Research Institution: Shizuoka University
• Principal Investigator: 佐治 斉 静岡大学, 情報学部, 教授 (10283334)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 田村 裕之 総務省消防庁消防大学校(消防研究センター), その他部局等, その他 (70358795)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 大規模災害時道路情報

Outline of Annual Research Achievements

大規模地震災害時に収集されたデータをもとに研究をすすめた。具体的には、地震災害時前後に撮影された被災地の道路および道路周辺の広域を撮影した上空（衛星）画像と、当該災害時に収集されたプローブカーデータ、および当該地域のディジタル道路地図データを用いて、地域内の道路区間の通行可能・不可能について計算機上で判定を行う手法を検討し、試作プログラムを作成した。
まず前処理として、プローブカーデータの災害時前後の時系列位置情報を道路地図上に投影し、車両の存在状態によって、各道路区間を、通行可能領域と通行不可能領域に判別した。次に、上空画像上での被害道路領域抽出のために、災害前後画像の色彩・明度を補正調整した後、両画像の画素値の差分結果から被害領域を求め、同様にエッジの差分結果からも被害領域を求めた。そして、上空画像から得られた２つの被害領域抽出結果と、プローブカーの位置情報から得られた車両通行判別情報を統合し、統合データの比較結果によって各道路区間を被災の程度を示すランクに分け、通行可能・不可能を段階的に判定する手法を考案した。
実際に大規模災害時（東日本大震災前後）に取得された上空画像とプローブカーデータを用いた実験の結果、高ランク領域について適合率は約93%、再現率約67%、F値約78%となり、ランク付けによる実応用への見通しが立てられた。
ただし、新型コロナウィルスの影響で、十分に情報収集や学会発表等が行えず、実社会に役立つシステムの検討は次年度の課題となった。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

上空画像とプローブカーデータの統合結果をもとに、各道路区間の通行可能性を判断する手法を検討しプログラムを作成したが、新型コロナウィルス等の影響で、学会発表等による評価を十分に得られず、また情報収集やデータ収集にも支障があったため、実社会で役立つシステムの検討も十分に行えなかった。

Strategy for Future Research Activity

様々な上空画像からの道路や家屋を含めた被災領域の抽出精度を高め、災害時でのシステム活用の利便性を向上することを目標とし研究を進める。特に、上空画像の明るさや地形データの高低差などの特徴量の変化から、土砂崩れなどの移動方向を算出することで、より明確に被災地点を検知する手法を考案する。さらに、学会発表等を行い、消防防災や交通管理などの面で災害対策に関わる組織の方々の意見を踏まえつつ、大規模地震災害時における救助・救援に関わる場面で、短時間で利用しやすいようなシステムの要求仕様を検討する。

Causes of Carryover

（理由）新型コロナウィルスの影響で、学会発表や情報収集等の研究活動が十分行えなかったため。
（使用計画）国内の学会等に参加し、情報収集と成果公表等を行い、さらに、社会応用を踏まえたシステム構築に向けた調査を行う予定である。