ドライブレコーダ映像から冠水シ一ンを検出するための深層学習手法に関する検討

摘要

震災や豪雨などの災害時の道路異常や，観光地やイベントに伴う渋滞といった.非日常的な状態を理解することが交通マネジメントにとつて重要である.そのため，これまで多くのセンサが開発され実際に利用されてきたが，近年，一般車への搭載が急速に増加している，ドライブレコーダーの情報利用ができれば，道路空間における非日常の理解が大幅に進むことが期待される.そこで我々は今回，非日常事象の一つとして冠水に注目し，これをドライブレコーダー映像から，深層学習を用いて自動検出する手法を提案し検証した.このような異常事象はデータ自体が少ないため，学習のためのデータが不足していることが多い.そこで，本論文では，路側から撮影された画像や，CGによる合成画像を用いた転移学習によりこの問題の解消を目指す.提案手法の有効性を確認するために，実際にデータセットを作成し，実際のドライブレコーダー映像に用いて，冠水シーンの検出精度の比較検証を行つた.