情報処理学会 インタラクション 2015
IPSJ Interaction 2015

A61
2015/3/5

コンピュータビジョン周辺監視による二輪車向け安全性向上システムの開発のための基礎検討
三善 優紀†1

安藤 大地†1

笠原 信一†1

概要：自動車に備え付けられた安全運転をサポートする様々なシステムは，今日では販売されている車両に多く装備されるようになった．しかしながら，これらのシステムは主に自動車のみに備え付けられ，自動二輪車や自転車には備え付けられていない．本研究では，二輪車の安全性の問題点について検討した上で，二輪車に必要な安全性向上システムのための基礎検討を行った．これによって，安全性向上システムを二輪車に装備するための問題点や検出器を生成するにあたる課題が判明した．さらに、本稿では，自動二輪社の車体後部、ライダーのヘルメットへの装着の二種の取り付けの状態の考察を行った．

A Study on Development of Safety System for Two-Wheeled Vehicle byComputer Vision Observations
Miyoshi Yuki†1

Ando Daichi†1Kasahara Shinichi†1Abstract: Various driving safety systems for cars came to be equipped with cars today. However, developping systems for two-wheeled vehicles have not been progressed. In this paper, we propose a safety system for
two-wheeled vehicles. We hereby find out the problems to equip safety systems with two-wheeled vehicles andsubjects to make a vehicle classifier. Also we study two ways to equip a camera with the rear of motorcycles
and heimets.

1. はじめに
交通事故の発生は，徐々にその数は減少してきているものの交通社会の抱える永続的な問題であり，交通事故の発入するために解決するべき様々な問題点や検出器を生成するための基礎検討を行う。

2. 自動二輪車特有の安全性の問題点生を抑制するために運転者を支援するシステムの開発が現

近年，自動二輪車に乗る人のうち，中高年層のライダー在盛んに行われている．近年ではスバルの EyeSight やスが事故で死亡する割合が急増している．若い頃自動二輪車

ズキのレーダーブレーキサポートなど交通事故を未然に防に乗っていた層のライダーが年を経て大型二輪を再び運転ぐためのシステムが発表されている．自動車専用の交通安するケースが多く見られ，この様なライダーをリターンラ

全支援システムは多く開発されているが，自動二輪車と自イダーと呼ぶ．1996 年の免許制度改正により大型自動二転車をターゲットとした製品がない．自動車と道路上で併輪免許の取得が容易になったことで，リターンライダーは走する自動二輪車と自転車の安全性と交通社会に与える影

自動二輪車の再開時に大型二輪に運転スキルが低く体力や響について軽視されているのが現状である．自動二輪車と動体視力も低下した状態で運転していることが多い．警視

自転車の特性や自動車の交通安全支援システムを研究し，庁の 2012 年の交通事故状況をまとめた警察発表資料によ自動二輪車のための安全性向上システムの開発が求められると，自動二輪車乗車中の事故死者は 460 人でこのうち 40る．そこで本研究では，安全性向上システムを二輪車に導代が 107 人，50 代が 54 人，60 代が 20 人だった．40 歳以上の割合は 40 ％弱を占めている．2002 年は，40 代が 66†1現在，首都大学東京
Presently with Tokyo Metropolitan Uniersity© 2015 Information Processing Society of Japan人，50 代が 36 人，60 代が 14 人でそれぞれの世代でおよそ385

5 割増加していることになる．警察庁はリターンライダー

ると未然にアイコン表示とブザー音による警報を発令の増加が要因とみており，日本自動車工業会の調査によるする．距離の計測は単眼のカメラによって行われておと 2003 年度に 39.9 歳だった自動二輪車ユーザの平均年齢

り，フレームの差分から距離を計測している．それ以は 2011 年度は 48.5 歳に上がっている． また自動二輪車乗

外にも車線を認識し，走行中に車体が車線外に出ない

車中の死者を年代別にみると，2013 年度は 40 代が 30 ％，よう警告する機能がある．全ての車両に簡単に搭載で続いて 24 歳以下の若年層が 17.5 ％という順に割合が大ききる長所を持つ．

くなっている．このことから，一般的に事故を起こしやす• Skully P1いとされる免許をとって間もない若年層のライダーのみな一見すると何の変哲のないバイク用フルフェイスヘル

らず，動体視力や筋力が衰えているリターンライダーを支メットであるが，内臓された Android OS と後方に設援する自動二輪車のための安全性向上システムの開発が必置されるカメラによる様々な情報をシールドに取り付要である．

けられたヘッドアップディスプレイに表示することが3. 自転車特有の安全性の問題点
2013 年に道路交通法が改正され，自転車は，日本において今まで一般的に考えられていた歩道ではなく車道を走ることが義務付けられ，今までは許可されていた車道外側線外側の右側通行は禁止となった．これにより，車道の左側できる．音声での操作に対応し，運転中に安全な操作が可能になっていて電話や音楽を聴くといった多種多様な機能を搭載する．

5. 提案システム
5.1 システムの目的を走行する自転車が急増している．自動車，特に車幅の広自動二輪車と自転車への搭載が可能なコンピュータビ

い四輪者を運転するドライバーは，狭い道路状況で追い越ジョン周辺監視による安全性の向上と運転中のストレスをしを行う機会が多くなること，自転車は度重なる追い越し軽減するための運転支援システムの開発が本研究の目的でや自動車からの圧力を感じることでお互いにストレスを感ある．上述したとおり，自動二輪車と自転車は後方を確認じる場面が多くなることが予想され，適切な安全運転が行する手段が乏しいため，コンピュータの目を通して周辺監われておらず，自動車と自転車が道路上で接近するという視をすることは安全性の向上をもたらす．たとえば，周辺交通状況が発生しており，特に今まで歩道を走行していた監視，特に後方を監視することで自動二輪車や特に制限速

いわゆるシティサイクルユーザの事故の危険性も高まって度の低い 50cc 以下の原動機付自転車，自転車は追い越しいる．しかしながら，自動二輪車と自転車には，視界範囲をされることを事前に察知することが可能になり，運転者が広い自動車のルームミラーに相当する装備が義務付けらのストレスを軽減できる．また，このシステムを搭載してれていないために後方の情報取得量に制限があり，さらにいる自転車の後ろを走行する自動車は，安心して追い越し

自転車はサイドミラーやウインカー，ブレーキランプの装を行うことがてきるようになる．前方の自転車の急な右折備も義務付けられていないため，周辺の車両とのコミュニによる自動車の追突などの自転車の不注意が原因となり発ケーション手段が少なく，事故の原因になりうる．そこで生する事故も減少するため，支援システムを持たない現状

自動二輪車，自転車自身が周辺の情報を把握することでスに比べ，それぞれの種類の車両がより安全に道路上で円滑トレスや事故の危険性を減少させることができる．

な交通を行うことが可能になると考えられる．

4. 既存の交通支援システム• 運転支援システム EyeSight

5.2 具体的な機能
本研究では，運転支援システムの開発が最終目標であ

スバルのステレオカメラによる運転支援システムでり，実際に路上で使用しながら自動二輪車と自転車の運転あり 2 つの CCD カメラで回りの環境を見ていること支援システムのあり方を追求する．運動支援システムの開が特徴である．これにより右側と左側で微妙に差のあ発は，主に C++言語と OpenCV によって行う．

る映像を認識する．その差が大きければ近くにあるも開発するプログラムの主な機能は，自分を中心に俯瞰的の，小さければ遠くにあるものとして立体的に環境をに自動車や歩行者など対象物との位置関係を表示するグラ把握し，前方の物体との距離，形状，移動速度などをフィックユーザーインターフェースである．そのために，正確に認識することができる．

一台，もしくは複数台のカメラを用いた周辺監視により歩• Mobileye C2-270
車両のフロントガラスに取り付けたカメラが前方の車行者，自転車，自動二輪車，自動車を検出する検出器と，検出物までの距離を測定する機能が必要である．

両，オートバイ，歩行者，自転車，車線を検知する．

ノートパソコンでプログラムを動かし，自動二輪車用ヘ検知したものまでの距離と相対速度に基づき計算されルメットのシールド，もしくはメガネ型デバイスに装着すた 衝突するまでの時間 を計測し，衝突の危険が迫るウェアラブルディスプレイ (図 1) に出力することでユー© 2015 Information Processing Society of Japan386

図 2

自動二輪車車体後部のカメラ

Fig. 2 Camera Attached to The Rear of Motorcycles

ドバイクの場合，カメラはライダーの背中やヘルメットに
図 1想定する出力ウェアラブルディスプレイ

Fig. 1 An Output Wearable Display

装着することが望ましいと言える．

6. 基礎検討の結果
ザに情報を提示することを想定している．そのため，自動二輪車に特有の視点移動などを考慮し，計測結果を表示するグラフィックユーザインターフェースの設計も同時に行う．また，自動二輪車や自転車にどのように装置を装着すれば有効であるかの検討を行う．

6.1 カメラの取り付け方法による自動二輪車と自転車の得られる画像の違い車体後方を監視するカメラの自動二輪車と自転車で検討している取り付け方は以下の通りである．

• シートカウルやキャリア等の車体後部• ヘルメットや頭部の後方

5.3 安全性向上システムを装備する際の自動二輪車特有の問題点

また，自転車は自動二輪車と違い基本的に車道の左側を走行するので，自動二輪車と比べ左側面の危険因子が少な

前述した EyeSight のように，自動車に取り付けたカメい．ライダーがカメラを装備することと合わせて，自転車

ラによる運転支援システムは既に確立されている．しかしの場合は，周辺監視ではなく後方監視や右後方の監視に絞ながら，自動車と自動二輪車，自転車ではカメラの取り付り，体の直接カメラを装備する場合は，台数を 1 台とする

け位置が異なるので得られる画像が異なる．例えば自動二ことが望ましいと考察する．車体後部に設置した後方カメ輪車のリアシートに取り付けたカメラで撮影した画像と自ラ (図 2) による画像とヘルメットや背中に取り付けたカメ転車の運転者の背中，もしくはヘルメットに装着したカメラによる画像 (図 3) では，取り付け位置の高さによる違い

ラで撮影した画像では，ヘルメットにマウントしたカメラが見られる．この違いは後継車がカメラに近ければ近いほの画像は，より高い位置から撮影されることになる．よっど顕著に現れるので，学習に必要な画像も自動二輪車と自て従来の自動車での検出器の手法がそのまま自動二輪車と転車では異なることが判明した．

自転車で使えない．

5.4 安全性向上システムを装備する際の自転車特有の問
題点
今回は，画像の収集を自動二輪車の後部座席に設置したカメラによって行った．自動二輪車は後部座席のグラブバーやシートカウルなどカメラを固定できる箇所があるが，自転車はその限りではない．シティサイクルなどはリアキャリアが多く装備されているが，ロードバイクのようなスポーツ車はそのような装備が少ない．また，サスペンションを持たない自転車では振動も大きい．シティサイク

図 3

自動二輪車のヘルメットに搭載した後方カメラ

Fig. 3 Camera Attached to Helmet

ルより車道を走る機会が多く，よりスピードの速いロードバイクのほうが運転支援システムがより効果的に機能することが期待されるのだが，ロードバイク自体にカメラを取り付けることはアタッチメントが必要となる．よってロー© 2015 Information Processing Society of Japan

6.2 検出器の生成
検出器やカメラの取り付け方法について，自動二輪車の387

シートカウルにカメラを設置して，Haar-like 特徴量による検出器を作成することで，検出器やカメラの取り付け方法について予備研究を行った．
路上で自動車や自動二輪車，自転車をカメラを通して検出するためには，コンピュータに正解サンプル画像と非正解サンプル画像を大量に与え，機械学習を行う必要がある．

OpenCV での Ada-Boost を用いた機械学習においてもっとも効率的なサンプルの数は，正解画像 7,000 枚 (図 4)，非正解画像 3,000 枚 (図 5) であり，膨大な数の画像の収集
図 5 非正解画像の例が精度の高い検出器作成に必要である．自動二輪車の後方

Fig. 5 An Example of Negative Samplesにカメラを設置して実際に路上を走行しながら動画を撮影し，2 秒に一枚のスクリーンショットを取りながら，主に東京都内でサンプル画像を収集した．しかしながら，撮影した画像は対象物である車両や歩行者の写っている正解サンプル画像が 8 割以上を占めていて，路上の撮影で自動車などの対象物が全く写っていない非正解サンプル画像の収集が非常に困難であることが判明した．峠などの交通量の少ない地域を走行すれば，対象物の写っていない非正解サンプル画像の収集が容易であるが，提案システムが効果的に機能する場所は都市部であり，実際の運用における検出器の精度を考えると，あまり有効な解決策ではない．言い換えると，自動二輪車の後方にカメラを取り付けて撮影するという方法は，正解画像を収集する方法として非常に優れているということである．非正解画像を収集する優れた

図6

予備実験で生成した検出器の検出結果：自動車を正しく検出しているが、誤検出が多く見られる

Fig. 6 result of preliminary experiment cars classifier

方法として，早朝時間帯の撮影や，自動車のいない頃を見計らって，徒歩で路上に侵入し撮影するなどの方法がある

検出率が優秀であることから，正解画像の質が良かったことわかった．また走行車線も自動二輪車と自転車では異なとが伺える．非正解画像は，対象物さえ映っていないのなるため、自転車レーン走行時特有の問題が出ることも予想

らば，いかなる画像でも有効なので，路上の画像だけではされる。

なく多様性のある画像を使うことにより，検出器を改善することが出来る．簡易的な検出器の作成により，これからの画像収集の方針が明らかになった．

OpenCV では，Haar-like, LBP(Local Binary Pattern),HOG(Histgram of Oriented Gradient) の 3 つの特徴量検出がサポートされており，上記の二つのカメラの設置方法と三種の特徴量検出の組み合わせの中で，最も優れた精度の検出器の生成を検討していく．

7. まとめ
図 4 正解画像の例

本論分では，二輪車のための安全性向上システムを開発

Fig. 4 An Example of Positive Samples

するための基礎検討として，二輪車の抱える安全的問題や安全性向上システムを装備する上での問題を考慮した，検検出器生成予備実験として，自動二輪車後方に取り付け出器の生成について論述した．自動車の安全性向上システ

たカメラで撮影した正解画像 500 枚と非正解画像 500 枚でムとは違い，自動二輪車と自転車で開発された安全性向上構成される簡易的な検出器を作成した．図 (図 6) が示す通システムは，ブレーキやハンドルなどの操縦システムと機り，正解画像である自動車の検出率は非常に良いが，検出能をリンクすることが難しい．これは二輪車特有の運転の物でないものを検出物として認識してしまう誤認識が多す複雑さや車体の構造のためだ．自動二輪車と自転車の安全ぎるため，検出器として優れていない．画像の数が少ない性向上システムに求められることは，自動車の様に危険をということが原因のひとつとして考察されるが，自動車の察知したらすぐさまに運転を制御することではなく，危険© 2015 Information Processing Society of Japan388

をいかに早く，正しく運転者に知らせ回避行動を助けるかということである．実現のためには優秀な検出器と優れたグラフィックユーザインターフェースが不可欠である．公道を走行する車両は自動車が大半だが，それぞれの車両が共存する，より良い交通社会をつくるためには，少数である自動二輪車と自転車の発展も必要不可欠であり、本研究がその発展に貢献できることを期待する．
参考文献
[1]

[2]
[3]

[4]

著 者 名,
OpenCV object detection, 入 手 先⟨http://www.slideshare.net/takmin/opecv-objectdetectiontakmin⟩(2014.12.08)
著 者 名, Cascade Classifier Training, 入 手 先⟨http://docs.opencv.org/doc/user guide/ug traincascade.html⟩(2014.12.10)
OpenCV 2 プログラミングブック 製作チーム 著 (2011)『OpenCV 2 プログラミングブック OpenCV 2.2/2.3 対応』 マイナビ
二 輪 車 の 死 亡 事 故 統 計, 入 手 先⟨http://www.keishicho.metro.tokyo.jp/kotu/roadplan/2rin jiko.htm⟩(2014.12.10)© 2015 Information Processing Society of Japan389