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本研究開発では，路側機と車載機の知能化と疎連携による高度交通システムの強化支援技術を開発する．路側機および車載機が広域空間に面的かつ流動的に分布する状況で，路側機ならびに車載機が周辺車両の移動特性や車両台数など，周辺の交通状況を観測し，それらを統合することで，記憶容量や処理能力が限定されたハードウェアでも交通情報を含む環境情報の収集や解析が可能なモデルを構築する．動作ハードウェア等の制約を考慮し，コンパクトなモデルで観測状況を判断・活用するための学習技術を開発することを目標としている．昨年度までに，畳み込みニューラルネットワークの部分を複数のエンティティ間に分散し，それらの間の通信により完全分散で実現するシステムならびに，学習モジュールなど連携システムとして実現すべき複合イベント処理を完全分散で実現するシステム技術を提案しており，最終年度である今年度はそれらの拡張技術や提案技術の評価のためのシミュレーション用モビリティ生成技術を引き続き開発した．また，提案技術の評価のためのシミュレーション用モビリティ生成技術において，深層学習を用いた車両マクロモビリティの生成技術，およびこれまでの学習プロセスの応用技術創出として，スマートフォンを車両および歩行者の状態判別を行う車載器相当のエンティティとし，それらから集約される複合イベント処理により交通における危険状況や混雑状況を深層学習などを活用して把握するシステムや関連技術を開発している．これらの成果は，国内外の学術論文誌，国際会議や国内学会で論文発表するとともに，国際ワークショップでの基調講演を介して成果広報に努めている．
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