画像認識技術を活用した雪氷路面の広域計測・予測手法に関する研究
研究予算：運営費交付金
研究期間：令 2～令 3
担当チーム：寒地交通チーム
研究担当者：佐藤昌哉、畠山乃、
徳永ロベルト、大廣智則、齊田光、奥村航太【要旨】
冬期道路管理を効率的に行うにあたり、路面雪氷状態を把握することは重要である。既存の定量的な路面雪氷
状態の計測機器は高価であるため、より安価に利用可能な路面雪氷状態把握手法が必要とされている。本研究では、AI と路面画像を用いて安価に路面雪氷状態を推定する手法を開発し、推定精度検証を行った。その結果、冬期の路面画像および路面すべり実測値を教師データに用いて訓練した畳み込みニューラルネットワークと一般的なカメラで撮影した路面画像から路面雪氷状態を推定できる可能性が高いことが示された。また、本手法により得られた路面雪氷状態を用いて、路面雪氷状態予測計算を補正する手法を開発した。
キーワード：冬期道路管理、路面雪氷状態、路面すべり摩擦係数、深層学習

1. はじめに塚らは車両のタイヤ内側に取り付けた加速度センサー

冬期の安全・快適な道路交通を維持する上で、路面によりタイヤに生じる振動を計測し、振動の特徴から

雪氷状態、特に路面のすべりやすさを把握することは

路面雪氷状態を 7 種に判別する手法を提案した 4)。近重要である。例えば、冬期道路管理では気象の局所的年では李らにより、深層学習を用いて車載カメラ画像

な急変などに対応するために速やかな作業実施判断がから路面雪氷状態を推定する手法も提案されている 5)。

求められる場面が多い。また、国土交通省の冬期道路

また、路面雪氷状態を定量的に計測する手法として

交通確保対策検討委員会による「大雪時の道路交通確

は振り子式スキッドレジスタンステスタを用いた路面

1)

保対策中間とりまとめ」 では、気象急変時・大雪時な

すべりやすさの計測手法 6)が広く用いられているほか、どに適切な冬期道路管理を行うために、ICT・AI 技術

車両の急制動時に生じる加速度を計測することでμを等を活用して路面雪氷状態現況値や短期間予測値を迅

把握する手法 7)等が提案されている。これらの手法は速・広範囲に把握する手法の開発が必要であるとされ計測時に交通規制を要するため、冬期道路管理等へのている。以上のように、路面雪氷状態現況値や短時間活用を目的とした高頻度な路面すべりやすさの計測に予測値を的確に把握することの重要性は広く認識されは不向きである。このような欠点を解消するための手ている。

法としては、車両に独立した計測輪と制動装置を搭載

路面雪氷状態の計測手法には、乾燥、圧雪等の定性

し、計測輪にのみブレーキをかけることで生じた路面的な路面雪氷状態を計測する手法、および路面のすべ－計測輪間の摩擦力を計測することで、一般車両の通り摩擦係数（μ）等を定量的に計測する手法が存在す行を妨げることなく路面すべりやすさを計測する手法

る。定性的な路面雪氷状態の把握は道路管理者等の目8)が開発されている。

視判別により行われている。しかしながら、目視によ

近年では、広範囲の道路網におけるすべりやすい区

る路面雪氷状態の判別精度は、判別を行う者の主観や間を把握することを目的として走行経路上の路面すべ

経験、天候等の影響を受けて変化することが明らかとりやすさを線的に計測する手法が提案されている。こ2)

なっている 。このような問題を解決する手法として、

れには、車両進行方向に対して斜めに取り付けられた人の判断を介さない路面雪氷状態の判別手法が提案さ

計測輪に生じる横力から路面すべりやすさを計測するれている。例えば、佐野は CCTV カメラで撮影された

手法 9)や、複数の波長が異なる近赤外光を路面に照射

画像から路面の積雪の有無や雪氷に覆われていない領し、近赤外光の反射率を計測することでμを計測する

域の割合を計測する手法を提案している 3)。また、花手法 10)等が開発されている。これらの手法は定性的な

1

路面雪氷状態判別結果からすべりやすさを推測する手

プーリング等の処理により画像の特徴量を抽出し、得法と比較して精度良く路面のすべりやすさを把握するられた特徴量を用いて入力画像をいくつかのクラスにことが可能であるが、計測機器が総じて高価（百万円

分類する手法である。

～数千万円程度）であるほか、機器が大型・大重量、本研究で提案する路面雪氷状態推定手法の概要を図

または取扱い方法が複雑等の理由により、路面すべり-1 に示す。本手法では、車載カメラ等で撮影した画像

やすさの計測に大きな労力を要する等の課題を有してのうち路面雪氷状態の推定を行いたい小領域を切り出いる。

し、切り出した画像を学習済み CNN に入力すること

また、路面雪氷状態の予測では熱収支法や統計的手で路面雪氷状態を推定する。上記の手法を実現するた法などにより路面温度、雪氷の質量や路面滑りやすさ

めには、 CNN の学習を行うためのデータ（学習用デー

11)

等を予測する手法が提案されており 、これらの予測タ）を多数用意し、未学習の CNN に学習用データを手法の多くは数時間から 1 日程度先までの路面雪氷状

入力することで CNN の学習を行う必要がある。以下

態を予測可能である。一方、気象条件が急変した場合に本手法で用いた学習用データおよび CNN の詳細をに正確な路面雪氷状態予測を行うためには路面雪氷状示す。

態の現況値を随時入力することで路面雪氷状態の予測

2.1.1 CNN の学習に用いるデータの作成方法

結果を補正するなどの処理が必要となる。路面雪氷状

図-2 は CNN の学習に用いるデータ（以下、学習用

態予測に用いるための路面雪氷状態現況値には、道路データ）の生成方法を示す。本手法では、図-3 に示す

テレメータによる計測結果が主に用いられている。し路面雪氷状態計測車両を用いて収集された路面すべり

かしながら道路テレメータの設置箇所は限られており、抵抗値（HFN）、路面雪氷状態定性値および路面画像と

例えば北海道内の一般国道における道路テレメータ設

これらの計測位置・計測時刻を用いて学習用データを置箇所は約 120 か所である。局所的な気象急変が路面生成する。HFN は計測車両後部に取り付けられた連続雪氷状態に及ぼす影響を正確に予測するためには、よ路面すべり抵抗測定装置（Halliday Technology RT3）9)

り多くの地点で路面雪氷状態の現況値を把握することを用いて計測する。連続路面すべり抵抗測定装置は車が重要となる。

両進行方向に対して数度傾いた状態で車両に固定されこれらの現況を鑑み、本研究では既存の路面雪氷状た計測輪を有し、走行中に計測輪に生じる横力を測定

態計測手法が有する課題を画像認識技術により解決し、することで走行区間の HFN を毎秒 10 回計測する。連路面雪氷状態を広範囲にわたりリアルタイムかつ安価

続路面すべり抵抗測定装置により計測された HFN はに計測する手法を開発する。また、得られた路面雪氷

計測機器独自の指標であるため、路面すべり計測機器

状態計測値を用いて路面雪氷状態の予測精度向上を行間の計測値を比較した結果 9)を用いて HFN を路面す

うことを目的とする。

べり摩擦係数計測値に換算する（図-2 (1a)）
。また、

路面雪氷状態定性値は計測車両に乗車した計測者が目
2. 深層学習による路面雪氷状態推定手法の開発

視で判別を行い、判別結果を車両内の PC に入力する。

2.1 路面雪氷状態の推定方法

同時に、計測車両のフロントガラスに固定されたドラ本研究では路面雪氷状態の推定手法として、深層学

イブレコーダー（JAF MEDIA WORKS DD-06 、水平習の一種である Convolutional Neural Network（畳み込画角 110 度、垂直画角 60 度、最低検知照度 1lx）を用

みニューラルネットワーク、以下 CNN）による画像分

いて車両前方の画像を 1920×1080 ピクセル、毎秒 27 フ類手法を用いた。 CNN による画像分類は畳み込み・レームで記録し、得られた H.264 AVI 形式の動画を撮

図-1 深層学習を用いた路面雪氷状態推定手法の概要

2

図-2 学習用データの生成方法
画像に に関する情報および路面雪氷状態定性値に関する情報が付与された学習用データを多数生成する。
なお、本手法ではれたデータの信頼性が低くなる条件で得ら

12)（計測車両の走行速度が 20km/h 以下または計測車両のステアリング角度が 15 度以上であるデータ）を除外して学習用データを生成した。また、
路面画像に車両やワイパー等が映り込んだデータは除外せず学習用データとして用いた。
2.1.2 路面すべり摩擦係数推定に用いた CNN の概要
本研究では冬期道路管理の現場で安価かつ容易に路
面すべりやすさを計測する手法を開発することを目的

図-3 路面雪氷状態計測車両としている。この目的を達成するためには、一般に広く普及している車載可能な情報機器で高速に推論処理

表-1 路面すべり摩擦係数と画像分類クラスの関係が可能な学習済みCNNを生成する必要がある。このた
路面すべり摩擦係数、0.10 未満
0.10 以上 0.20 未満
0.20 以上 0.30 未満
0.30 以上 0.40 未満
0.40 以上 0.50 未満
0.50 以上 0.60 未満
0.60 以上 0.70 未満
0.70 以上

画像分類クラス、C
1
2
3
4
5
6
7
8

め、本研究では推論処理が高速かつ学習済みモデルのパラメータ数が小さいMobileNet V213)を 推定のためのCNNとして用いる。本研究で提案する手法では、
2.1.1に示した手法で生成した路面画像およびを学習用データとしてCNNに入力する。これにより、入力画像を に応じた8つのクラス（表-1参照）に分類する学習済みCNNを作成する。その後、本手法では路面すべり摩擦係数推定値

影間隔 0.1 秒毎の静止画像に変換する（図-2 (1b)）
。そCNNの出力値にはの後、位置情報および時刻情報を用いて路面画像の撮

め、

影地点と

の計測位置が同一地点となるように調整の式で求める。

を行い、と画像の紐付けを行う（図-2 (2)）
。このよを求める。学習済みの分類確率 が含まれているたのクラス の 中央値 と を用いて=うにして得られた静止画像には路面以外の領域も含まれているため、静止画像から計測車両の前照灯によっ

を以下

(1)

なお、 ≧0.7 となるクラスの 、 は 2.2.1 で述べるて路面が照らされる領域（計測車両から 5m 前方の幅の計測結果のうち2.5m×奥行き 5m 程度の領域、
幅 224 ピクセル×高さ 112≧0.7 である計測結果の平ピクセル）を切り出す（図-2 (3)）
。最後に、画像を均値を用いて = 0.8 とした。

に応じた 8 つのクラス

2.2 路面雪氷状態の推定精度検証（表-1 参照）に分類し、2.2.1 推定精度の検証方法

を画像に付与する（図-2 (4)）
。この処理により、路面

本研究では、2.1に示す方法で日中（7時台～16時台）
3

図-4 平成 31 年 2 月 8 日 日中の一般国道 231 号 KP0～KP19 における路面すべり摩擦係数実測値と推定値の路線縦断方向空間分布

図-5 令和 3 年 1 月 12 日 夜間の二十四軒・手稲通における路面すべり摩擦係数実測値と推定値の路線縦断方向空間分布
および夜間（0時台～6時台および17時台～23時台）のび復路で収集されたデータ（ 実測データ数：3,189）推定を行うCNNをそれぞれ生成し、CNNによる 推定をそれぞれ用いた。CNN の学習および検定は、Python

精度検定を行った。CNNの学習用データは、北海道札

3.8.8、TensorFlow 2.4.0 および OpenCV 4.0.1 で実装した

幌市、石狩市および苫小牧市の一般道路と北陸自動車

ソフトウェアにより行った。

道富山IC～東海北陸自動車道福光IC間で平成30年度か

2.2.2 推定精度の検証結果

ら令和2年度の冬期に2.1.1で述べた方法で収集した図-4は平成31年2月8日日中の湿潤、圧雪および凍結

データを用いた（日中のデータ数：927,199個、夜間の路面下において一般国道231号で計測した

データ数：1,110,073個）。その後、学習用データ数を増とやすために上記データのうち画像切り出し位置を左右

本検定用データの計測時は一部の区間では湿潤路面、および上方向に32ピクセルずらした学習用データを生

それ以外の区間では圧雪または凍結路面であり、湿潤成した。CNNの学習では、これらの学習用データのう

路面区間におけるは0.60から0.70程度、圧雪・凍結

ち80％をCNNの訓練に、20％をCNNの検証に用いた。

路面区間におけるは0.15から0.45程度であった。

生成した学習済み CNN による 推定精度の検定では、（図中実線）の路線縦断方向の空間分布を示す。

はと良好に一致し、湿潤路面区間のは0.30

から0.60の値をとった。また、圧雪・凍結路面区間の

上記の学習用データと異なる日時および路面雪氷状態
で収集された画像および（図中○）を基に、2.1 で示す方法では概ね0.25から0.35程度であり、と比較すると作成した検定用データを用いた。日中の 推定用 CNN

やや狭い範囲の値をとった。一方で、計測区間内に散の精度検定には平成 31 年 2 月 8 日の日中に一般国道在する

231 号 北 33 西 2 交差点～八幡 2 丁目
（区間長 19.2km）

ら0.35程度であり、すべりやすい路面を的確に捉えるの往路および復路で収集されたデータ（ 実測データことができなかった。なお、本ケースにおける数：7,007）を、夜間の 推定用 CNN の精度検定には令二乗平方平均誤差（RMSE）は0.095、平均絶対誤差

和 3 年 1 月 12 日に札幌市二十四軒・手稲通 北 5 西 24

（MAE）は0.071および 推定誤差の標準偏差は0.095で交差点～富丘 1-4 交差点（区間長 7.7km）の往路およ

あった。

4

が0.1未満となった区間ではは 0.20かの図-5は検定用データのうち、令和3年1月12日夜間に湿潤およびシャーベット路面下において二十四軒・手稲通で計測したとを示す。

と比較して大きく変動する傾向にあり、はの路線縦断方向の空間分布の空間分布を正確に捉えることは出来なかった。この原因としては、夜間のシャーベット路面において収集された学習用データの数が少なく、シャーベット路面となっていた区間で 推定精度が低下したためと推察される。本ケースののRMSEは0.148、MAEは0.115および 推定誤差の標準偏差は0.151であった。 なお、既存の路面すべり計測手法のうち、近赤外光を用いた非接触路面すべり計測装置の推定誤差の標準偏差は0.10程度である14)。
以上の結果より、本研究で提案する 推定手法は、日中においては従来の路面すべり計測装置に近い精度でを推定できる可能性があることが明らかとなった。
また、夜間は学習用データセットの数が少ないシャー

図-6 路面すべり摩擦係数

ベット路面において 推定精度が低下することが分

推定システムの実行例

かった。なお、本検証結果は限られた区間および路面
雪氷状態において得られたものであるため、今後はよ表-2 路面すべり摩擦係数の推定処理に要した時間

り多様な条件下で の推定精度を確認する必要がある。
3. 深層学習を用いた路面すべり摩擦係数推定システ
ムの開発
本研究では、2.で述べた手法によりスマートフォン
等の携帯端末を用いて 推定を行うシステム（路面すべり摩擦係数推定システム）の試作を行った。本シス
テムは、専門的な知識がなくとも容易に利用可能で、かつ端末の OS 等によらず様々な環境下で動作できる使用機器 (発売年)

平均推定
時間(msec)

最小推定
時間(msec)

最大推定
時間(msec)

Sony Xperia 1 III(2021)
Samsung Galaxy
S9+ (2018)
ASUS Zenfone 4
Max (2017)
Apple iPhone 6s(2016)

38

32

47

52

41

79

241

209

285

172

139

246

ようにするために、Web ブラウザ上で動作するシステ
ムを構築した。本システムでは、Web ブラウザにビデを示す。なお、本検証では 推定処理を 10 回行い、オ会議や画面共有等の機能を実装するための機能であ推定処理に要した時間の平均値、最小値および最大値

る WebRTC API を用いることで、端末のカメラにアクを求めた。 推定処理に要した時間はスマートフォン

セスし 1 秒毎に画像を撮影する。その後、Web ブラウの機種により大きく異なるが、令和 4 年時点で発売かザ上で動作可能な形式に変換 した学習済みモデルにら 5 年以上経過した古い端末（iPhone 6s）や廉価な端撮影した画像を入力することで 推定処理を行う。こ末（ASUS Zenfone 4 Max）を用いた場合でも 200msec

れにより、図-6 のように端末の画面中央枠内に映ってから 300msec 程度の時間で 推定処理が可能である。

いる領域の 推定が行われ、 推定結果が表示される。

この結果は 60km/h で走行する車両に上記の端末を搭

本研究では、深層学習を用いた 推定システムを安載し 推定を行った場合、走行経路上の を概ね 3m か価かつ簡単に構築可能であるか基礎的な検証を行った。

ら 5m の間隔で推定可能であることを意味する。また、

検証では、新旧様々な機種のスマートフォン上で 推

高性能な端末を用いると 推定処理に要する時間は定を行うアプリケーションを実行し実際の端末上で100msec 以下となった。この結果は、本手法は車両前推定処理が可能であるか確認した。

方のすべりやすい箇所を検出することで凍結防止剤散15)

布装置等の自動制御を行う等のリアルタイム性が要求

表-2 は各スマートフォン端末で 推定を行うアプリ

される用途にも利用できることを示唆している。

ケーションを実行したときの 推定処理に要した時間
5

4. 深層学習による路面雪氷状態推定値を用いた路面

下に詳細を示す。
4.1 路面雪氷状態予測計算の初期値補正手法

雪氷状態予測精度の向上技術の開発
本研究では、2．で開発した路面雪氷状態推定手法を

図-7 は本研究で改良した路面雪氷状態予測モデル

用いて路面雪氷状態の予測計算に用いる初期値（路面の概要を示す。本研究では、路面雪氷状態予測計算の

温度 Ts、路面の積雪状況等の初期条件）を補正するこ

初期値を補正するために、路面雪氷状態予測モデルにとで、路面雪氷状態予測計算の精度向上を試みた。以

路面雪氷状態画像収集部、路面状態判別部および初期
条件作成部を追加した。
路面雪氷状態画像収集部は CCTV カメラで撮影された路面画像を収集するシステムから成り、得られた路
面画像は路面状態判別収集部の入力値として用いられる。路面状態判別部は 2．で提案した手法を基に開発した路面画像から を推定するソフトウェア、および
路面画像から定性的な路面雪氷状態（乾燥、積雪、凍結等）を判別するソフトウェアから成る。なお、定性的な路面雪氷状態の判別には、北海道内の冬期道路で得られた路面雪氷状態判別結果と路面画像を学習用データとして生成した画像分類モデル 16)を用いた。初図-8 シャーベット路面における路面すべり摩擦
係数と雪・氷・水質量の関係

図-7 路面雪氷状態予測モデルの概要

表-3 路面すべり摩擦係数および定性的な路面雪氷状態の推定値と路面の水・雪・氷質量の初期条件の関係

水・雪・氷質量（kg/m2）
水質量 Mw
雪質量 Ms
氷質量 Mi

乾燥
0.00
0.00
0.00

定性的な路面雪氷状態の推定結果
シャー
湿潤
積雪
ベット
1.80
0.00
0.12~1.20
0.00
0.12~1.20
2.40
0.00
0.00
0.00～2.26

凍結
0.00
0.00
2.80

表-4 定性的な路面雪氷状態の推定値を用いた路面温度の補正方法
定性的な路面雪氷状態の推定
結果
乾燥
湿潤
シャーベット
積雪
凍結

路面温度 Ts の補正
Ts > 0℃の場合
Ts < 0℃の場合
補正なし
補正なし
Ts =0℃
補正なし
Ts =0℃
補正なし
Ts =0℃
補正なし
Ts =0℃
補正なし

6

期条件作成部は、路面画像から推定された および定よる Ts 予測値の RMSE より大きくなる場合もあった。

性的な路面雪氷状態を基に、路面雪氷状態の予測計算

検証対象地点毎の Ts 予測値の RMSE に着目すると、初期値として用いる路面の水質量 Mw、雪質量 Ms およ

一般国道 274 号 KP101 地点では従来手法の Ts 予測値

び氷質量 Mi を算出するモデルから成る。定性的な路面の RMSE 平均値は 4.92℃である一方、提案手法の Ts 予

雪氷状態の推定結果と Mw、Ms および Mi の関係を表-3

測値の RMSE 平均値は 4.66℃であり、提案手法を用いに示す。なお、定性的な路面雪氷状態の推定結果がることで Ts の予測誤差が小さくなることが明らかとシャーベット路面である場合は、藤本らによる と質なった。一方で、一般国道 333 号 KP69 地点では従来

量含氷率 の関係式

17)

手法の Ts 予測値の RMSE 平均値は 4.68℃であったが、から路面雪氷中の を算出し、
2

路面雪氷の全水分質量 2.4kg/m を の算出結果を用い提案手法の Ts 予測値の RMSE 平均値は 4.84℃となりて図-8 のように Mw、Ms および Mi に分配した。また、

表-5 路面雪氷状態予測計算の以上の方法で得られた路面雪氷状態の初期状態を用い精度検証対象地点および日時て、Ts の初期値を表-4 のように補正した。
4.2 路面雪氷状態予測計算の精度検証
路面雪氷状態予測計算の精度検証は、表-5 に示す地
点および日時を対象として行った。精度検証では、本研究で開発した手法（以下、「提案手法」）、および図7 のうち路面雪氷状態画像収集部、路面状態判別部および初期条件作成部を使用しない手法 18)（以下、「従来手法」）を用いて、表-5 の各ケースについて計算初期
日時から 24 時間先までの Ts を予測した。その後、精

ケース

地点

初期日時

ケース 1
ケース 2
ケース 3
ケース 4
ケース 5
ケース 6
ケース 7
ケース 8
ケース 9

一般国道 12 号
KP26
（江別太）

令和 4年 1 月 13 日 19:00
令和 4年 1 月 28 日 15:00
令和 4 年 2 月 16 日 15:00
令和 4年 1 月 17 日 12:00
令和 4年 1 月 21 日 02:00
令和 4年 1 月 30 日 07:00
令和 4年 1 月 27 日 18:00
令和 4年 1 月 31 日 18:00
令和 4 年 2 月 4 日 03:00

度検証対象地点に設置された道路テレメータによる Ts

一般国道 333 号
KP69
（旭野）
一般国道 274 号
KP101
（王古丹）

表-6 各検証ケースにおけるの計測値を真値として、Ts の二乗平均平方誤差(RMSE)

路面温度の予測誤差（℃）

を求めた。なお、提案手法で用いる路面画像のうち、ケース 1 からケース 6（一般国道 12 号 KP26 および一般国道 333 号 KP69）
では解像度 720x480px の画像を、

ケース

ケース 7 からケース 9（一般国道 274 号 KP101）では
ケース 1
ケース 2
ケース 3
ケース 4
ケース 5
ケース 6
ケース 7
ケース 8
ケース 9

解像度 1920x1080px の画像を用いて定性的な路面雪氷状態および の推定を行った。
表-6 は各ケースについて提案手法および従来手法を用いて Ts を予測した場合の RMSE を示す。提案手法を用いた際の Ts 予測値の RMSE は、従来手法による Ts 予測値の RMSE と比較して小さくなるケース（ケース 8）が見られる一方で、ケース 5 のように提案手法を用いた際の Ts 予測値の RMSE が従来手法にRMSE（提案手法）

RMSE（従来手法）

2.70
1.67
2.83
3.11
3.68
7.74
3.67
6.24
4.06

2.87
1.76
2.87
2.70
3.22
8.13
3.58
7.18
3.99

図-9 一般国道 333 号 KP69 における CCTV カメラ画像（左、720x480px）
および一般国道 274 号 KP101 における CCTV カメラ画像（右、1920x1080px）
7提案手法によるTs 予測精度の改善効果は見られなかっ果、高解像度の道路CCTVカメラ画像を用いてた。両地点において Ts 予測精度の改善効果に差が生じ

路面温度予測計算を補正した場合は路面温度た理由としては、路面雪氷状態予測計算の補正に用いの予測精度が改善する可能性があることが示た道路 CCTV 画像の解像度の違いに起因すると推察さ唆されたれる。図-9 に示すように、一般国道 333 号 KP69 地点

低解像度の路面画像を用いて路面すべり摩擦で撮影された CCTV カメラ画像は一般国道 274 号

係数の推定を行った場合は路面すべり摩擦係

KP101 地点で撮影された CCTV カメラ画像と比較して数の推定精度が低下する可能性があることが解像度が低いため、 の推定精度が低下した可能性が明らかになったある。以上の結果より、本手法による路面雪氷状態予
測計算の精度向上を実現するためには、低解像度の路

参考文献

面画像を用いた場合の 推定精度を向上させるなどの1)改良が必要であると考えられる。

国土交通省冬期道路交通確保対策検討委員会：大雪時の道路交通確保対策中間とりまとめ、
https://www.mlit.go.jp/road/ir/ir-

5. まとめcouncil/toukidourokanri/pdf/t02.pdf (2022/6/2 確認)

本研究では、深層学習を用いて路面を撮影した画像

2)

徳永ロベルト、舟橋誠、高橋尚人、浅野基樹、中野雅充：

のみから冬期の路面すべり摩擦係数を推定する手法、連続路面すべり抵抗値による冬期路面管理の高度化におよび路面画像から推定された路面すべり摩擦係数等関する研究、寒地土木研究所月報、No. 661、 pp. 11-18、を用いて路面雪氷状態予測計算の精度を向上させる手

2008.

法を提案した。また、路面画像を用いた冬期道路の路

3)

佐野弘：画像処理による積雪センサーの研究開発、福面すべり摩擦係数推定手法の精度について検証を行っ

井県雪対策 建設技術研究所年報、No. 16、pp. 13-22、た。さらに、本手法を用いた路面すべり摩擦係数推定

2003.

システムを試作し、システムの実用性について基礎的

4)

な検証を行った。以下に得られた結果を示す。

花塚泰史、森永啓詩、若尾泰通：センシングテクノロ
ジータイヤによる路面状態判別～冬季道路管理への活用～、雪氷研究大会講演要旨集、p. 167、2009.

車載カメラにより撮影された画像と連続路面

5)

李瑾、阿部雅人、杉崎光一、中村一樹、上石勲：AI 技

すべり抵抗測定装置による路面すべり実測値術を活用した冬季道路路面判別の効率化、AI・デー

を用いて畳み込みニューラルネットワークをタサイエンス論文集、Vol. 1、No. J1、pp. 210-216、2020.

学習させることで、路面画像のみを入力するこ6)とで路面すべり摩擦係数を推定する手法を開

日本道路協会：舗装調査・試験法便覧、pp.[1]-92 – [1]97、2007.

発した

7)

舟橋誠、浅野基樹：加速度計を用いた雪氷路面のすべ

上記手法による路面すべり摩擦係数推定値のり摩擦係数の測定、日本雪工学会誌、Vol. 21、No. 2、二乗平方平均誤差は日中で0.10程度、夜間でpp. 116-120、2005.

0.15程度であり、本手法を用いて路面すべり摩8)

舟橋誠、徳永ロベルト、高橋尚人、葛西聡：冬期路面擦係数を推定できる可能性があることが明らのすべり抵抗値計測試験について、北海道の雪氷、かとなった

No.27、pp.57-60、2008.

本研究で開発した路面すべり摩擦係数推定手

9)舟橋誠、徳永ロベルト、浅野基樹：連続路面すべり抵法を活用することで、一般的なスマートフォン

抗値測定装置（RT3）の導入について、北海道の雪氷、やWebサーバ等を用いて安価・簡単に路面すべ

No.26、pp.5-8、2007.

り摩擦係数の推定および推定結果の集計・配信

10)

中島知幸、高橋尚人、舘山一孝、飯島由美：近赤外線を実現できる可能性があることが明らかと

およびマイクロ波を用いた着氷モニタリングに関すなった

る試験、雪氷研究大会講演要旨集、p. 99、2017.

道路CCTVカメラから得られた路面画像により

11)

路面雪氷状態を推定することで、路面雪氷状態

例えば；堀井雅史，福田正：舗装路面凍結システムの構
築，土木学会論文集，Vol. 50，No. 669，pp. 243-251，2001.

の予測計算を補正する手法を開発し、路面温度

12)

予測精度の改善効果について検証した。その結

徳永ロベルト、佐藤賢治、齊田光：カーブ区間の路面すべり抵抗計測技術構築について、第 62 回（平成 30 年

8度）北海道開発技術研究発表会論文集、2019.
13) Mark Sandler, Andrew Howard, Menglong Zhu, Andrey
Zhmoginov, Liang-Chieh Chen：MobileNetV2: Inverted
Residuals and Linear Bottlenecks,

Proceedings of theIEEE conference on computer vision and patternrecognition, 2018.
14) Teconer Oy:Datasheet of Road Condition Monitor
RCM511,https://www.teconer.fi/wpcontent/uploads/Road-Condition-Monitor-RCM511-datasheet_en-1.pdf (2022/1/6 確認)
15) Daniel Smilkov et al.：Tensorflow.js: Machine Learning
for the Web and Beyond, arXiv preprint arXiv:1901.05350,
2019.
16) 齊田光、徳永ロベルト、佐藤昌哉：深層学習と車載可
能な情報機器を用いた路面雪氷状態定性値の推定手法の開発、土木学会年次学術講演会講演概要集、2021.
17) 藤本明宏、 渡邊洋、 齊田光、 福原輝幸：シャーベッ
ト路面のすべり摩擦特性、 日本雪工学会誌、Vol.28、
No.2、pp.99-106、2012.
18) 高橋尚人、徳永ロベルト、浅野基樹、石川信敬：冬期
路面管理支援システムの構築と運用、寒地土木研究
所月報、No. 652、pp.8-17、2007.

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A STUDY OF ROAD SNOW CONDITION ESTIMATION AND PREDICTION FOR WIDE
AREA USING IMAGE RECOGNITION TECHNOLOGY
Research Period: FY2020-2021
Research Team: Traffic Engineering Research Team,
Cold-Region Engineering Research Group
Author: SATOU Masaya,
TOKUNAGA Roberto,
SAIDA Akira,
HATAKEYAMA Osamu,
OKUMURA Kouta

Abstract: It is important to understand road snow and ice condition for efficient winter road maintenance, and there is large
demand for easy and inexpensive measurement method of road snow and ice condition. In this study, we developed the method
to estimate road snow and ice condition with deep learning and road surface image and verified the accuracy of proposed
method. In addition, we developed improved road surface temperature forecast method with estimated road snow and ice
condition. As a result, this study clarified that there is high possibility to estimate road snow and ice condition with deep neuralnetwork trained with road surface image and observed road snow and ice condition.
Keywords: Winter road maintenance, Road snow condition, Road surface friction coefficient, Deep learning.

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