ドライブレコーダ映像を用いた急ブレーキ発生条件の分析

－深層学習により推定した車間距離の活用－

抄録

交通事故回避のためには，急ブレーキなどの異常運転行動の検出・予測が重要である．本研究では，急ブレーキの検出・予測の前段階として，ドライブレコーダより得られる車間距離および各種のプローブデータ（位置，日時，速度など）に基づいて，データマイニングの手法により急ブレーキの発生要因を分析する．車間距離情報の取得には，従来，LiDAR のような高性能センサーが使われているが，一般に高価であり普及が進んでいないことから，本研究では，単眼カメラのドライブレコーダで撮影した動画を直接に用いて，ビジュアルオドメトリにより車間距離を推定する．これらの情報と，勾配ブースティング決定木（GBDT） を利用し，急ブレーキ識別モデルの構築を行った．実験の結果，車間距離を用いたモデルが，用いないモデルに比べて識別性能を向上させることを確認した．