2023年11月15日

AIを用いた富山県道路カメラ画像の積雪判定

富山大学都市デザイン学部地球システム科学科

准教授　立石　良

ryo＠sus.u-toyama.ac.jp

１．概要

・2023年現在，富山県は道路の積雪状況を確認するためのカメラを159台設置している

・このカメラの画像は富山県のホームページ（https://www.toyama-douro.toyama.toyama.jp/index.html）で公開されており，10分ごとに更新されている

・本研究では，このカメラ画像から，積雪の有無を判定するAIモデルを構築した

・このAIモデルを用いた積雪判定結果は2023年11月15日より，前述のホームページ上で公開されている

・本ページでは，このAIモデルの解説を行う

２．手法

・2022年11月～2023年2月の富山県道路カメラ画像を用いて，雪あり・雪なしの画像パターンを学習したAIモデルを構築した

・学習と推論にはMask R-CNN (He et al., 2019) を使用した

・モデルの良さは「雪あり」と「雪なし」の画像に対する正解率で評価した

　・「雪あり」と「雪なし」の画像に対する正解率を両立することが望ましい

・推論・検証

　・構築したAIモデルを用いて，学習用画像を含まない検証用画像の推論（積雪判定）を行った

　・道路の全面に雪がある画像・道路の一部に雪がある画像・道路に雪のない画像の正解率を比較した

３．結果

・学習用画像

　・雪あり・雪なし合計427枚

・検証用画像

　・雪あり：全面100枚，部分的100枚（昼夜画像）

　・雪なし：200枚（昼夜画像）

・評価

　・平均的に85％程度の正解率が得られた（表1）

　・雪あり・なしに関わらず，道路の輪郭を概ね正確に抽出できている（図1）

表1　推論の結果

図1　推論の結果の例

４．今後

・今年度の判定結果を踏まえ，来年度以降もAIモデルの精度向上に務める

・同様の手法を用いて，積雪以外の道路状況を把握できないか検討する

５．謝辞

　本研究を進める上で，多くの方々にご協力いただいた．富山県土木部道路課雪対策係殿には，道路カメラ画像の使用を快諾いただいた上，本研究で構築したAIモデルを公開する機会をいただいた．㈱NTTデータ北陸殿には，AIモデル構築にあたり，多大な技術的助言をいただいた．

　本研究は，富山大学都市デザイン学部地球システム科学科　西嶋音々さんが卒業研究として行ったものである．

６．引用文献

He, K., Gkioxari, G., Dollár, P., Girshick, R., Facebook AI Research (FAIR), Mask R-CNN, ICCV,