深層学習による交通量調査手法の革新と高精度実現の研究

深層学習を駆使した交通量調査の新手法

最近、法政大学の今井龍一教授とその研究チームが、深層学習を活用した新しい交通量調査手法を開発しました。これに関する研究論文が国際学術ジャーナル「Journal of Digital Life」に掲載され、交通量調査の精度向上が示されています。

背景と目的

日本において、交通状況の把握は社会インフラの改善に不可欠であり、交差点での交通量調査はその重要な一環です。しかし、調査地点が増加するにつれ、費用が増大する問題が生じています。このような中、国土交通省では、調査の省力化に向けたさまざまな手法が模索されています。

この研究は、動画像から車両の種類別および進行方向別に交通量を計数する手法の開発を目的としています。特に、深層学習技術を用いることにより、既存の計測手法に比べて高い精度を実現することが期待されています。

新手法の開発過程

研究チームは、交通量調査における既存手法の課題を整理し、それに基づいて新たなアプローチを開発しました。物体検出分野で人気のある「YOLOv8」という最新のモデルを採用することで、車種の分類や進行方向の計測の精度を高めることに成功しました。

具体的には、東京都内の交差点で25分間にわたり撮影した動画像を用いて、新手法と従来手法の効果を比較しました。その結果、深層学習を用いた新手法が高い精度を示したことが確認されました。

今後の展望

今井教授の研究チームは、さらなる実用化に向けて、様々な交通状況や視点から撮影した動画像に対して新手法を適用し、その有用性を検証する予定です。また、特に小型車と大型車を分けて計数するための画像分類手法の開発も目指しています。

この研究は、今後の交通インフラの整備や交通管理の効率化に向けて新たな道を切り開く重要な一歩となるでしょう。高精度な交通量調査がもたらすのは、より安全で円滑な交通社会の実現です。今後の進展から目が離せません。