| 研究課題/領域番号 |
22K12944
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| 研究機関 | 北海道科学大学 |
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研究代表者 |
稲垣 潤 北海道科学大学, 工学部, 教授 (50337052)
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| 研究分担者 |
春名 弘一 北海道科学大学, 保健医療学部, 准教授 (00712168)
昆 恵介 北海道科学大学, 保健医療学部, 教授 (30453252)
鈴木 昭弘 北海道科学大学, 工学部, 講師 (30826277)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 転倒予防 / 機械学習 / 路面判定 |
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| 研究実績の概要 |
近年、日本では高齢化に伴い要介護者が増加している。その要因の第3位は骨折・転倒であり、これを予防するためには運動による筋力維持が重要だが、積雪寒冷地における冬期路面は転倒リスクが高いため高齢者は外出を避ける傾向にあり、結果として筋力が低下しさらに転倒リスクが高くなる負のスパイラルに陥りがちである。この問題を解決するには積雪凍結路面を安全にガイドするシステムの実現が望まれる。
本研究は、スマートフォン等のカメラで撮影された数歩先の路面映像から滑りやすさをAIにより「乾燥湿潤（レベル0）」～「極めて滑りやすい（レベル3）」の4段階で判定し、危険度をユーザに事前警告することにより冬期路面での転倒を予防する「AI転ばぬ先の杖」システムの開発を目的とするものである。
撮影された画像からその路面の滑りやすさをAIで分類するためには学習データ、すなわち積雪凍結路面の画像が数多く必要となるが、研究期間以前に個人で撮影したものと令和4年12月～令和5年3月に学生アルバイトを雇用して撮影したもの計1600枚ほどをを用いて学習を行い、路面状況を判定するシステムを試作した。実験の結果、「乾燥湿潤路面か積雪凍結路面か」の判別については正解率9割を超える成績であった一方、「凍結路面間での滑りやすさの差異」については正解率6～7割程度となる結果が得られた。
令和5年度はこの時点までのデータを基に論文を執筆・投稿し、現在査読中である。これと並行して、令和5年12月～令和6年3月にかけて学生アルバイトを雇用してさらに約3000枚の新たな学習データを収集することができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
令和5年度の計画は、システム全体のうち積雪凍結路面の画像から路面判別を行う学習部分の検討である。学習アルゴリズムの試作と冬期における積雪凍結路面画像の収集は概ね計画通り達成でき、論文投稿まで行うことができた。また、令和6年度にスマートフォンへの実装を行う計画についても立案を行った。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度に新たに収集した画像を用いて学習を行い、路面判定の精度向上を図るとともに、論文投稿の過程で査読者にも指摘された学習に用いるモデルやパラメータの比較検討を行う。また、冬期にはさらに多くの路面画像を収集するために学生アルバイトを雇用する予定である。
また、学習結果をもとにスマートフォン経由で歩行者に警告を発するシステムについても計画遂行の道筋がついたので今年度中のプロトタイプの完成を目指す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
【理由】次年度使用額の大部分は、当初計画における購入予定について、現有のものを使うことができ支出が少なかったためである（次年度以降の購入に先送り）。
【使用計画】次年度はAIサーバ、システム開発費、学会旅費などに使用する計画である。
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