交通調査は幹線道路を中心にAI の画像解析を用いた手法が増えている。車両走行位置に着目すると、生活道路は歩道や中央線が存在しないために幹線道路と比べカメラと車両の位置関係が異なり、幹線道路を走行した教師データを用いると精度が低下することが考えられる。また、2 地点においてナンバープレート等の車両情報を照合し経路分析を行う場合には、読み取り誤差が積み重なることでデータ照合の精度が著しく低下してしまうことも考えられる。そこで本研究では生活道路の歩道や中央線の有無の条件ごとの AI 観測の読み取り精度を検証し、それぞれの条件における最適な撮影方法を明らかにした。また、正確に経路分析ができるような車両情報の組み合わせを明らかにすることで、生活道路において AI 画像解析システムを用いる際の最適な調査手法を提案した。
