現行の自動車交通量調査では，調査断面を通過する自動車を人手により計数しているため，調査日や時間帯が限定される．近年，ビデオカメラで撮影した動画像から車種別に自動車の台数を自動で計数するサービスや手法が開発されているが，低照度の環境下においては適用が困難である．そこで，照度の影響を受けずに，自動車を3次元の点群データとして計測できるLiDARが注目されている．本研究では，廉価かつ計測範囲を網羅的に計測可能な非反復型のLiDARで計測した点群データから深層学習を用いて車種別の交通量を計数する手法を考案した．その結果，自動車の計数におけるF値は，4地点で0.930以上であり，小型車の分類におけるF値は，0.889以上であった．以上より，自動車交通量調査へ廉価なLiDARを適用できる可能性を示した．
