動画式粉じん計測システムは，浮遊粉じんを動画撮影し，トンネル坑内の粉じん濃度を測定することを目的としている．本研究では，撮影した動画から深層学習を用いて粉じんを自動検出・計数する検出器の構築を行った．坑内での粉じん飛散を模擬した室内実験を実施して動画を撮影し，深層学習に供する粉じん画像データセットを整備し，YOLOを用いて粉じん検出器を作成した．室内粉じん飛散実験について，YOLOによる粉じん検出結果とデジタル粉じん計による濃度の実測結果とを比較し，検出器の性能を評価した．その結果，YOLOによる検出結果はデジタル粉じん計の測定値と高い相関を示し，その比例係数は両手法の評価する大気の体積比率とおおむね一致することを確認した．この比例係数を較正値として，粉じん相対濃度を推定できる可能性が示唆された．
