ソフトウェア・シンポジウム 2023 in 仙台

除雪出動決定支援のための除雪関連情報共有サイトの構築
大倉 博貴
北海道大学 大学院情報科学院
hiroki0113@eis.hokudai.ac.jp

横山 想一郎北海道大学 大学院情報科学研究院
yokoyama@ist.hokudai.ac.jp

山下 倫央
北海道大学 大学院情報科学研究院
tomohisa@ist.hokudai.ac.jp

川村 秀憲
北海道大学 大学院情報科学研究院
kawamura@ist.hokudai.ac.jp

断は，担当者が 16 時に翌日 2 時に除雪業務を行うかど

要旨うかを判断する．翌日 2 時からおこなう除雪業務はそれ
北海道を始めとする積雪地帯において，道路除雪業務

までの道路の除雪状況や 16 時以降の局所的な天候変化

は道路交通を維持する重要な役割を果たしている一方で，に大きく影響を受けるため，ベテラン担当者でも 16 時

除雪作業を行う従業員の業務負担は大きい．除雪業務のに行った判断を覆すことが多い．

出動判断は局所的な天候の変動によって出動判断が覆る

このように出動判断が覆ることが多くあるため，実際ことが多いため，除雪作業員は休日でも出動に備えておに除雪をおこなう除雪作業員は 16 時に出動がないと判く必要があり，除雪従業員の大きな負担となっている．

断された場合でも，出動に備える必要があり，除雪作業

このような背景に基づき，本研究では担当者の行う除員の大きな負担となっている．また，道路除雪の直前に雪出動の判断が覆らず，除雪対象範囲を安全に遠隔監視

実際に除雪対象エリアに自動車で行って積雪状況を目視するために，除雪出動の決定に必要な情報を自動で収集で確認する雪見巡回が除雪出動の判断を下すために行わし，可視化する除雪出動の意思決定支援システムの開発れている．しかし，積雪している深夜の雪道の走行は車に取り組んでいる．本稿では，除雪出動決定支援システ

両のスタックやスリップ事故の危険を伴うため，代替手

ムの一部として既に実用化されている収集した道路の積法が望まれている．

雪状況や気象情報を可視化するための除雪関連情報共有

本研究では，このような除雪出動の意思決定に伴う負サイトを構成について述べる．また，除雪関連情報共有

担を軽減するため，大規模かつ複雑なデータに対して視サイトに追加して掲載する情報として，定点カメラ画像

覚的なインターフェースを利用して解析的な推論をおこにおける積雪割合推定機能を開発している．深層学習をなう Visual analytics に基づくアプローチを採用する．

用いて定点カメラ画像の積雪範囲を数値化する積雪割合[1] 道路の積雪状況や気象情報を収集・可視化して，担当者の除雪出動の決定支援をおこなうシステムの開発をおこなっている．本研究で開発を目指している除雪出動
決定支援システムの機能のひとつとして，除雪対象エリアに設置した定点カメラからリアルタイムに道路画像を取得し，気象情報を収集する機能を実装する．
収集した情報をシステム上で可視化して，担当者の意
思決定に利用し，天候状況の変動があっても覆らない出動判断をおこない，雪見巡回の手間を省くことを目的とする．さらに，除雪作業員も収集した情報を閲覧可能と推定モジュールを提案し，実際の定点カメラ画像に対する推定結果を確認する．

1. はじめに
道路除雪業務は積雪地帯における冬季の道路交通や生活インフラを維持するために重要な役割を果たしている．道路除雪業務の問題点のひとつに，道路除雪業務の出動判断の難しさが挙げられる．道路除雪業務の出動判

78

SEA

ソフトウェア・シンポジウム 2023 in 仙台

することで，天候の変動等の出動判断が変更される予兆の駐車場を 30 メートル程の高さから俯瞰する画像の積を共有可能とすることを目指す．

雪判定を行った結果，ロードヒーティングの制御におい

本稿では，除雪出動決定支援システムの一部として先て問題のない判定精度が得られることが示されている．

行して利用を開始している収集した道路の積雪状況や気本研究の積雪割合推定でセマンティックセグメンテー

象情報を可視化するための除雪関連情報共有サイトを構

ションを用いる理由を述べる．現在，除雪対象地点に設成について述べる．また，除雪関連情報共有サイトに掲置された定点カメラの撮影画像を目視で確認することで載する情報として，定点カメラ画像の積雪割合が挙げら

除雪出動決定の判断材料として利用がされている．そこれる．定点カメラの目視確認を自動化するために，定点で，目視による積雪状況の判定を自動で数値化すること

カメラ画像の積雪範囲を数値化する深層学習を用いた積に取り組む．画像の積雪判定を回帰問題として捉えると，

雪割合推定モジュールの提案を行い，その推定機能を確

画像認識を用いて行う上で邪魔になる車や建築物，人な認する．

どの障害物に対処するためには事前処理が必要である．
この事前処理は障害物自体の移動や，カメラ角度の変化

2. 関連研究が起こる関係で無視できない作業量となってしまう．そのため障害物領域の推定もセマンティックセグメンテー
ションで試みることで，作業量を減らす．他にも 1 ピク

本章では積雪割合推定に利用する画像処理に関する関連技術について説明する．

セルごとに学習データがあると考えられるので，1 枚の積雪割合を回帰問題として捉えるよりもデータ数を多く

2.1

セマンティックセグメンテーション

扱うことができる点，積雪が多くなりやすい領域や積雪が少なくなりやすい領域の情報を利用できる点が挙げら

セマンティックセグメンテーションとは画像をピクセれる．

ル単位に分割し，すべてのピクセルに意味的ラベルの付与を行う深層学習を用いた画像認識タスクのことを指す．

3. 除雪出動意思決定支援システム

このタスクの分野では，Fully Convolution Network[2](以下，FCN) が発表されて以来，この FCN の構造を利用

本研究で開発する除雪出動の意思決定を支援するシスした手法が基本となっている．高解像度の特徴量マップ

テムに関して，可視化するデータとシステム構成についを得るために，Encoder として FCN を利用し，Decoderて述べる．

として Encoder の特徴量マップを取り入れて空間情報を回復する Encoder-Decoder 構造が提案され，その中で3.1. 可視化対象データ

代表的なものとして，Seg-Net[3]，U-Net[4] などがある．
本研究で開発するシステムは，北海道留萌市内の除雪

Seg-Net は前半の Encoder でダウンサンプリングを行った回数分，後半の Decoder でアップサンプリングを行う．
各プーリング層での最大値の空間インデックスを，解像度が同じ Decoder 側のアップサンプリングの際に利用することで，より明確に推論できる．U-Net は Seg-Net と同じ Encoder-Decoder 構造であるが，低次元の特徴を高次元の特徴へ結合するスキップ接続が採用されており，
これはダウンサンプリングの際に失われてしまう情報を回復するための手段である．この他にも PSP-Net[5] やDeepLab[6] を利用した手法があり，さまざまな研究が行われている．
また，ロードヒーティングの対象路面を俯瞰する画像を用いて，セグメンテーションを行うことで路面の積雪を判定する研究がある．今原の研究 [7] では，札幌市内

対象の 5 地点に対して，定点カメラ画像と気象情報を収集し可視化する．各地点には異なる角度から撮影する定点カメラ 2 台を設置し，詳細な積雪状況を把握する．シ
ステムで可視化するデータは以下の 4 つである．
定点カメラの撮影画像 各地点に設置してあるネット
ワークカメラでリアルタイムで撮影した道路画像．
定点カメラの撮影画像の解析による積雪率 道路画像に写る除雪対象路面領域の中の積雪領域の面積の割合
を，セマンティックセグメンテーションによる解析
で求めた値．
気象情報 WeatherNews が提供する天気予報に関する情報 [8]．天気予報は 72 時間先までの 1 時間おきの天

79

SEA

ソフトウェア・シンポジウム 2023 in 仙台

気予報である短期予報と，10 日間先までの 1 日お像とその更新時刻を表示する．具体的な画面を図 2

きの天気予報である中期予報がある．短期予報は，に示す．

天気コード，気温，降水量，気圧，風速，風向，相地点ごとのリアルタイム情報画面 選択された地点のリ対湿度からなる．中期予報は，天気コード，最高気

アルタイムの定点カメラの撮影画像とその地点の気

温，最低気温，降水確率からなる．

象情報，積雪深情報を表示する画面．

積雪深情報 WeatherNews が提供する積雪深に関する情地点ごとの過去情報画面 選択された地点の過去の定点

報 [8]．積雪深とは芝上の積雪を想定した cm 単位

カメラの撮影画像とその地点の気象情報，積雪深情での数値である．10 分毎の積雪深実況と，60 時間

報を表示する画面．気象情報と積雪深情報について先までの 1 時間おきの積雪深予報からなる．

はグラフで可視化することで時系列的な情報を確認できる．具体的な画面を図 3 に示す．

気象情報と積雪深情報は，緯度経度を指定することで除雪対象地点の詳細な情報を得ることができる．

地点ごとの予報情報画面 選択された地点の気象予報情報，積雪深予報情報を表示する画面．気象予報情報

3.2. システムの構成と積雪深予報情報を可視化することで時系列的な情報を確認できる．

除雪出動の意思決定支援システムの構成を図 1 に示す．本提案システムは，クライアントサイド，サーバサ

積雪深値の入力フォーム画面 除雪作業員が計測した積

イド，データベース，外部データの 4 つから構成される．

雪深を入力する画面．

外部データは定点カメラの撮影画像と気象情報，積雪深

4. システムの導入効果の検証

情報の 3 つのデータを示している．外部データをサーバサイドで呼び出し，データベースへと格納することで外部データを収集する．また，サーバサイドがデータベー

本提案システムは，i) 出勤判断をおこなう担当者が事スに格納されたデータを API 化することで，クライア

後に覆らない出動判断をおこなうこと，ii) 雪見巡回のントサイドが常にデータベースからデータを取り出すこ

手間を省くこと，iii) 除雪従業員が出動判断の担当者ととが可能である．

同じ情報を閲覧し出動に備えること，を目指している．
道路画像に写る積雪領域の割合は，出動判断に大きな

本提案システムの開発に利用した技術スタックを以下影響を与えるため，セマンティックセグメンテーションに示す．

による自動解析は本提案システムの有用性に大きく貢献• クライアントサイド : JavaScript, React

する．そこで，2.1 節で述べた，定点カメラの撮影画像
から目視による積雪状況の確認を自動化・数値化する技• サーバサイド : Python, FastAPI術を適用し，積雪割合推定の精度検証を行う．また，画• データベース : MySQL

像時系列に対する積雪割合推定の結果と除雪出動の有無を比較し，技術が除雪出動意思決定支援における有用性を考察する．

3.3. システムの機能

4.1. 深層学習を用いた積雪割合推定の精度検証

本提案システムには，除雪対象地点の定点カメラ画像
をリアルタイムで表示する機能，除雪出動の意思決定に利用する気象情報と積雪深情報を表示する機能を実装す

深層学習による積雪割合推定の精度に関して，領域推る．クライアントサイドからは以下の画面を通じて，情定や積雪割合の推定の精度を評価指標として検証を行う．

報の入力や閲覧をおこなう．

4.1.1

地点選択画面 除雪対象の全地点が表示され，情報を閲

データセット覧したい地点を選択することができる画面．表示さ検証で利用するデータセットについて述べる．3.1 節

れる地点ごとにリアルタイムの定点カメラの撮影画で述べた定点カメラの撮影画像を利用する．本検証では

80

SEA

ソフトウェア・シンポジウム 2023 in 仙台

外部のデータベース
ネットワークカメラ
データベース

撮影
画像

サーバ (AWS)
画像
収集器

撮影
画像

クライアントバックエンド

フロントエンド

積雪路面画像
解析器
撮影画像

積雪率

天候情報
データベース
天候情報

ウェザーニュースのWxTech データ
・時間・天気コード・温度・降水量・気圧・風速
・風向・降雪量・積雪深値

表示用
データ

情報共有画面

積雪深
データ

天候情報
収集器

データ
ベース

天候
情報

入力フォーム画面
従業員の入力・1時間ごとの積雪深値

・カメラ撮影画像と積雪率
・WxTechの天候情報
・入力フォームの積雪情報

図 1. システム構成の概要

ラベル付けやシステムの都合上 10 地点中 8 地点の撮影付与するラベル．

画像のみを利用する．撮影期間は 2022 年 12 月 19 日か

障害物 上記の 2 クラスの判定の障害となるもので除雪

ら 2023 年 1 月 27 日であり，その中から同日に 1 から

対象路面に関連するものに付与するラベル．建物，

3 枚程度を選択した 752 枚をデータセットとして利用する．画像の選択について，それぞれ 6 時間以上時間間隔が離れており時系列的な偏りはない．また天候的な偏りについて，積雪が全くない状況と路面が見えなくなるほ
どの積雪がある状況，それらのどちらにも当たらない状
況をそれぞれ選択し，偏りはあるものの様々な状況を選択する．
学習用データのラベル付け定義について述べる．対象となる撮影画像に対し正解ラベルを付与し，学習用の正解であるマスクデータとする．
画像内の全ピクセルにラベルを付与するものとし，画像内のピクセルはすべていずれかのクラスに属するものとする．画像に付与する正解ラベルは下記の 3 種類である．

車，木，人，電柱など該当する．
無関係な領域 上記の 3 クラスに分類されないすべての領域に付与するラベル．
このようなマスクデータを撮影画像の選択枚数だけ用
意し，作成したマスクデータと対応する撮影画像のデー
タセットを用いて学習を行う．

4.1.2

学習モデルと設定

セマンティックセグメンテーションのタスクで高いスコアを残していた学習モデルとして，Unet++を利用
し，Encoder の特徴抽出の部分では Xception[9] のネッ
トワーク構造を用いる．また，Imagenet のデータセッ

積雪 積雪が確認された除雪対象路面の領域に付与するトによる事前学習済みモデルを利用する．

ラベル．

学習パラメータは表 1 に示す．

非積雪 積雪が確認されていない除雪対象路面の領域に

81

SEA

ソフトウェア・シンポジウム 2023 in 仙台

図 2. 地点選択画面

表 1. 学習パラメータ
エポック数40
ミニバッチサイズ

2

最適化

Adam

学習率

初期値:0.0001

25 エポック以降:0.00001

図 3. 地点ごとの過去情報画面

4.1.3

評価指標

データセットについて，4.1.1 節で述べたものを学習
評価指標には，Intersection over Union を用いた．
Intersection over Union(以下 IoU) とは，物体検出の評価指標である．正解ラベルを付与した画像と推定結果の画像を比べた際に，正解領域と推定領域が重複する割合を表す．画像 1 枚 1 枚に対し，積雪，非積雪，障害物
クラスの IoU の平均値を算出する．各クラスをそれぞれ正例とし，画像内の各画素に対して表 2 のような混同行

画像，検証画像の割合が 8:2 の比になるように撮影地点，
撮影日ごとに分配した．撮影日ごとに学習画像と検証画
像を分けることによって，学習画像と異なる日付に撮影された画像に対する推定精度を評価し，システムの実運
用の際の性能をより正確に見積もることができる．

82

SEA

ソフトウェア・シンポジウム 2023 in 仙台

4.2.1

表 2. 混同行列
正解
データ

推定結果
正例
負例
TP(True Positive) FN(False Negative)
FP(False Positive) TN(True Negative)

正例
負例

実験設定

検証で利用するデータセットについて述べる．3.1 節
で述べた全 10 地点の定点カメラの撮影画像を利用する．
撮影期間は 2022 年 2 月 21 日 12 時から 2023 年 2 月 25
日 12 時，撮影間隔は 10 分ごと，撮影画像枚数は 1 地点
ごと 576 枚で全地点合計 5,760 枚である．

列を作成する．

学習モデル，パラメータについて，4.1.2 節で述べた

このとき IoU は下記式で与えられる．

IoU =

4.1.4

TP
TP + FP + FN

学習済みモデルを利用する．本検証では，未学習のデー(1)

タセット，さらに学習画像のない 2 地点を含むものを利用する．

積雪割合推定方法

4.2.2

積雪割合推定方法について述べる．今原ら [7] が提案

検証方法

した積雪割合を利用した積雪判定を行う．2 つの利用し検証方法について述べる．データセットに対して学習

たデータセットを対象に，積雪割合について算出を行う．

済みモデルを適用，積雪割合を推定し 10 地点の平均値

各画像の積雪割合を式 2 で定義する．

を扱い，除雪出動が必要・不要な時間帯を比較する．ただし，定点カメラの撮影画像を目視で確認し，道路面が積雪割合 =

見えなくなる程度の積雪が確認できる時間帯とし，それ積雪ラベルのピクセル数(積雪ラベル + 非積雪ラベル) のピクセル数(2)以外の時間帯を除雪出動が不要な時間帯とする．

本研究ではこの値を利用した積雪判定が，目視による確4.2.3

認の自動化・数値化として用いることができるかを考察

検証結果

検証結果について述べる．データセットに対する推定する．

積雪割合の平均値の時間推移を図 4 に示す．除雪出動が4.1.5

必要な時間帯は 2 月 21 日 19 時から 2 月 22 日 5 時まで

検証結果の時間帯と，2 月 25 日 6 時から 2 月 25 日 7 時までの時間帯である．図 4 から，除雪出動が必要な時間帯は積雪評価指標に対する結果として，IoU は 0.951 となり学割合が 100 ％に近い数値を 30 分間以上維持することが習がうまく実行されていることがわかる．
検証画像として利用した 172 枚に対する積雪割合推定

わかる．また，除雪出動が不要な時間帯では，積雪割合

結果を述べる．式 2 で示される積雪割合を正解データとが増加するがすぐに減少する，または 100 ％よりも低い

推定結果のマスクデータについて算出し，その違いを比数値を維持することがわかる．これは，画像時系列に対較する．

する積雪割合推定が，除雪出動が必要な時間帯を捉えて

正解データと推定結果の積雪割合の混同行列を表 3 にいることを示し，これまで目視により行われていた積雪示す．多くの画像では正解データと推定結果の値の範囲

状況の確認の自動化・数値化を通して除雪出動意思決定が一致し，大きな外れ値がないことがわかる．

の支援における有用性を明らかとしている．

4.2. 画像時系列に対する積雪割合推定の検証

5. まとめ4.1 節で検証した積雪割合推定を定点カメラ画像に対して適用し，除雪出動意思決定の支援における有用性を調査する．

本稿では，除雪出動決定支援システムの一部として，
既に実際に利用が開始されている．除雪関連情報共有サ
イトを概説した．除雪関連情報共有サイトは，除雪対象地点のリアルタイムで道路画像とその地点の気象情報を

83

SEA

ソフトウェア・シンポジウム 2023 in 仙台

表 3. 積雪割合の混同行列
正解データの積雪割合

推定結果の積雪割合

0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

2
9
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
22
4
1
1
0
0
0
0
0
0

0
0
2
1
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
126

自動収集・サイト上での可視化をおこない，除雪出動を決

mentation. In Proceedings of the IEEE conferenceon computer vision and pattern recognition, pp.
3431–3440, 2015.

定する担当者だけでなく除雪作業員も閲覧して，関連情報の共有を可能にした．さらに，今後の除雪出動決定支援システムの導入効果の検証に関して概説した．また，[3] Roberto
CipollaVijay
Badrinarayanan,Alex Kendall.
Segnet: A deep convolutional
encoder-decoder architecture for image segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis andMachine Intelligence, pp. 2481–2495, 2017.

収集した定点カメラの撮影画像を用いた深層学習による積雪割合推定に取り組み，その結果と利用可能性を説明した．今後の展開として，出勤判断の変更回数，担当者の負担軽減への寄与度，雪見巡回の負荷軽減，情報閲覧
による除雪従業員の精神的な負担軽減を調査し，収集した気象情報と除雪出動履歴，推定積雪割合を用いて，深[4] Thomas Brox Olaf Ronneberger, Philipp Fischer.
U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation. Medical Image Computing andComputer-Assisted Intervention (MICCAI), pp.
234–241, 2015.

層学習による除雪出動必要性の推定に取り組む．

謝辞
本研究は，PRISM (Public/Private R&D Investment
Strategic Expansion PrograM) 官民研究開発投資拡大プ
ログラムの国土交通省「建設現場の生産性を飛躍的に向上するための革新的技術の導入・活用に関するプロジェ
クト」の支援を受けたものである．

[5] Shi J. Qi X. Wang X. Zhao, H. and J. Jia. Pyramid
scene parsing network. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), pp.
6230–6239, 2017.
[6] George Papandreou Florian Schroﬀ Hartwig Adam
Liang-Chieh Chen, Yukun Zhu. Encoder-decoderwith atrous separable convolution for semantic image segmentation. European Conference on Computer Vision (ECCV), pp. 801–818, 2018.

参考文献[1] James J. Thomas and Kristin A. Cook. Illuminating the path: The research and development agenda
for visual analytics. 2005.

[7] 今原智広, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲. ロード
ヒーティング制御に向けたセマンティックセグメン[2] Jonathan Long, Evan Shelhamer, and Trevor Darrell. Fully convolutional networks for semantic seg-

84

SEA

ソフトウェア・シンポジウム 2023 in 仙台



















































図 4. 画像時系列に対する推定積雪割合平均値の時間推移

テーションによる路面画像の積雪状況認識. 第 201
回知能システム研究発表会, 2021.

[8] ウェザーテック (wxtech ® )：気象データのビジネス活用・分析. https://wxtech.weathernews.com/.
(Accessed on 01/12/2023).
[9] Francois Chollet. Xception: Deep learning withdepthwise separable convolutions. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), July 2017.

85

SEA