深層学習による物体検出を用いた通行規制支援システムの開発
キーワード:
deep learning,
object detection,
traffic restriction,
convolutional neural network,
YOLOv4,
vehicle detection
2022 年 3 巻 J2 号 p. 795-801
詳細
2022 年 3 巻 J2 号 p. 795-801
災害や事故などが発生した場合，道路管理者は安全確保のため，通行規制を実施する必要がある．近年，災害や道路構造物の経年劣化が増加しており，今後も通行規制の頻度は増える可能性があるため，業務の効率化が求められている．
本研究では，通行規制業務を効率化するため，深層学習による物体検出手法を用いて，通行規制を支援するシステムの構築を行った．具体的には，配置人員を削減しつつ，過酷な状況下で業務を行っている交通誘導員の判断を支援するシステムである．さらに，このシステムの適用例として，上関大橋における通行規制を取り上げ，システムの有効性を検証した．
