2023 Fiscal Year Research-status Report
Pavement Maintenance Management Strategies for Emergency Medical Services Using AI-based Road Surface Measurement Technology
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22K04360
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| Research Institution | Muroran Institute of Technology |
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Principal Investigator |
浅田 拓海 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 准教授 (50634680)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 救急搬送 / AI / 点検効率化 / DX / 積雪寒冷地 / データ融合 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
長距離にわたる救急搬送路線の舗装状態を効率的に測定するため，簡易な車載カメラとAIを用いた路面点検技術の構築および点検データの活用方法について検討を進めた．
1つ目は，救急車走行に影響を与える横断ひび割れを検知する手法である．この手法では，深層学習（CNNやU-net）および機械学習（ランダムフォレスト）を組み合わせた複合モデルと構築し，さらに，舗装診断士が構築した教師データにより学習を行っている．この手法により，道内の大規模道路ネットワークにおける路面測定を行い，補修に必要な費用についてシナリオ分析している．
2つ目は，昨今，発生が増加しているポットホールの検知技術である．積雪寒冷地では，融雪期にポットホールが群発し，救急車を含む多くの一般交通に多大な影響を及ぼしている．このポットホールを効率的に発見すること，さらには，発生予測に基づく予知保全を実現させるために，札幌市内でのモニタリングを進めている．
他，都市内での救急搬送については，生活道路の舗装点検データに加えて，交通量や沿道建物に基づいたネットワークレベルの補修計画を策定する方法について提案した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
路面状態をモニタリングする技術の構築や点検結果に基づく修繕シナリオ分析についてはほぼ計画通り進んでいる．
救急搬送時間や車両振動を推定するモデルについては，データが揃っていないため，若干の遅れが生じている．
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| Strategy for Future Research Activity |
救急搬送時間や車両振動を推定するモデルの構築するため，救急車プローブ調査を実施してデータの追加を急ぐ．これが難しい場合は，過去に行った調査のデータを用いて，モデルを構築する．
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