テレマティクスデータを用いた高リスク車両挙動の抽出

抄録

効果的な事故対策の立案には，事故実態のみならず事故に繋がる危険な状況の把握が重要である．これまでもビデオ解析による車両挙動把握が行われ，近年では，CCTVや遠赤外線カメラ等を活用した事故の自動検出が試みられているが，事故に繋がる可能性のある車両挙動を任意の時間・空間範囲で簡便に把握する手法は確立されていない．本研究では，テレマティクスデータに対し，オートエンコーダとLSTMの2つの機械学習による異常検知を行うことで，高リスク車両挙動の抽出を試みた．松山自動車道・川内ICを対象に試行した結果，料金所ブース手前での急な進路変更，本線から出口への分流部での急な進路変更を含む走行軌跡のふらつきや路肩停車等が抽出できた．また，オートエンコーダの方が，高リスク車両挙動の抽出に適している可能性を見出した．