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

2022 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 – 2024-03-31
• Keywords: 大規模災害時道路情報

Outline of Annual Research Achievements

平常時と大規模災害時に撮影された上空映像を利用し、交通（車両）情報を検出する手法と交通流に影響するような土砂移動を推定する手法を考案し、試作プログラムを作成した。
まず平常時については、ヘリコプターから撮影された斜め視点映像を用い、高速道路上を走行する車両を検出する手法を検討した。具体的には、映像中から道路領域を画像処理手法により抽出し、その領域内の物体に限定して深層学習手法の物体検出アルゴリズムを適用することで車両検出を行う方法を考案し、試作プログラムを作成した。また、映像中のインターレース解除手法や学習用車両データの拡張手法も取り入れることで、より高精度な検出手法を考案した。その結果、9割近い精度で高速道路上の車両を検出することができた。
また大規模災害時については、災害後に撮影されたヘリコプター映像とドローン映像に加え、災害前に作成された数値標高モデルを用い、画像特徴と地形特徴を利用した土砂移動の推定を行う手法を考案した。ここでは、災害後の空撮映像から三次元復元手法により作成した数値表層モデルを災害後データとして扱い、災害前の数値標高モデルのデータとの間で標高差分値解析を行う手法を用いた。また、植生等による影響を除去するための手法を取り入れ、推定精度を上げる工夫も施した。その結果、７割近い精度で土砂移動の推定ができた。
ただし、新型コロナウィルスの影響で、学会発表や論文投稿、および情報収集等が十分に行えず、実利用可能な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

実際の上空映像を利用し、交通情報を検出し、さらに交通流に影響するような土砂移動を検出するプログラムを作成したが、新型コロナウィルスの影響で、論文誌への投稿や学会発表、および情報収集の機会が十分に得られず、専門家の意見も聞けなかったため、社会に役立つシステムの検討が十分に行えなかったことが理由である。

Strategy for Future Research Activity

土砂崩れや家屋倒壊の領域および交通情報をより正確に抽出する手法を検討し、実利用可能なレベルを目標に研究を進める。また、学会発表や論文投稿等を積極的に行い、消防防災や道路交通に関わる方々の考えを吸収しつつ、大規模災害時に活用可能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・論文投稿や情報収集等の研究活動が十分に行えなかったため。
（使用計画）国内の学会に参加・投稿し、成果を広く公開し、さらに実利用可能なシステムの構築を目指し研究を進める。