技術資料

深層学習を用いた冬期路面すべり摩擦係数推定技術に関する基礎的検討
齊田光

大廣智則

畠山乃

深層学習による画像分類技術を用いて路面すべりやす１．はじめにさを推定可能であるか基礎的な検討を行ったのでその冬期の安全・快適な道路交通を維持する上で、路面結果を報告する。のすべりやすさを把握することは重要である。例えば、道路管理者が路面すべりやすさを正確に把握でき

２．深層学習を用いた路面摩擦係数推定の方法

るようになれば、冬期のスリップ事故等を防止するための対策（凍結防止剤の散布や道路通行止めの実施）

本研究では、深層学習の一種であるConvolutionalを従来以上に適切かつ効率的に行うことが可能とな

Neural Network（畳み込みニューラルネットワー

る。また、道路利用者自らが事前に路面すべりやすさ

ク、以下CNN）による画像分類手法を用いて路面すを把握することが出来れば、すべりやすい路面でのスべり摩擦係数μを推定可能であるか検討を行った。

リップ事故回避や雪氷路面における車両の適切な制御

CNNによる画像分類は畳み込み・プーリング等の処などに用いることが可能である。一方で、既存の路面理により入力した画像の特徴量を抽出し、得られた特すべりやすさ計測手法は、冬期道路維持管理作業や道徴量を用いて入力画像をいくつかのクラスに分類する

路利用者自身による路面状態の把握に用いるためには手法である。本研究で作成したCNNは幅112×高さ

解決すべき課題が複数存在する。例えば、路面のすべ112ピクセルのRGB画像を入力することで路面のすべりやすさを定量的に計測する手法としては振り子式スりやすさを17段階（μ＜0.05，0.05≦μ＜0.10，…，μ≧1）

キッドレジスタンステスタを用いた手法 が広く用い0.80）で推定するものである。CNNは一般に推論処理られているが、この手法は機器を路面に設置して計測に要する計算量が大きく、スマートフォンのような携を行う必要があるため、計測時に交通規制を要するな帯機器を用いてCNNによる推論を行うと推論処理にどの課題を有している。また、このような欠点を解消長時間を要する可能性がある。これは車載カメラ画像するための手法としては、計測輪と制動装置を搭載しを用いたすべりやすい路面の検知のような、リアルタた車両を走行させ、計測輪にのみブレーキをかけるこ

イムな推論処理が要求される用途では好ましくない特とで生じた路面－計測輪間の摩擦力を計測すること徴である。このような理由から、本研究ではリアルタで、一般車両の通行を妨げることなく路面すべりやすイムな路面すべり摩擦係数の推定を可能とするため

2）

さを計測する手法 が開発されている。近年では広範に、CNNの構造として推論処理が高速かつ予測器の囲の道路網におけるすべりやすい区間を把握することサイズが小さいMobileNet V25）を用いた。

を目的として、車両進行方向に対して斜めに取り付け上記のCNNを作成するためには、学習用データとられた計測輪に生じる横力から路面すべりやすさを計して路面すべりやすさの実測データと路面画像データ3）測する手法 や近赤外光を用いた非接触式の路面雪氷
4）の組が多数必要となる。本研究では、図－1に示す連状態計測手法 が開発されている。これらの手法は交続路面すべり抵抗測定装置（Halliday Technology

通規制を行うことなく路面のすべりやすさを精度良くRT3） 3）およびドライブレコーダー（JAF MEDIA計測することが可能であるが、計測機器が非常に高価WORKS DD-06α）が搭載された路面雪氷状態計測車（百万円～数千万円）であり、装置の運用にも労力を両を用いて、2018年度および2019年度冬期の北海道札要する。このように、既存の路面すべりやすさの計測

幌市、石狩市、苫小牧市の一般道路および北陸自動車

手法は機器の導入・運用に要する費用や労力などの面

道富山IC～小矢部砺波JCT、東海北陸自動車道小矢部

で改善の余地があり、より安価かつ簡単に路面のすべ

砺波JCT～福光ICで路面すべりやすさ実測データおよりやすさを計測する手法が必要とされている。

び路面画像データを収集した。その後、これらのデー本研究ではこれらの課題を解決する一手法として、
寒地土木研究所月報№826

2022年１月 タから生成した学習用データ（日中のデータ数：47

る日時および路面雪氷条件下で収集した路面画像およࢻࣛ࢖ࣈࣞࢥ࣮ࢲ࣮
ࣇࣟࣥࢺ࢞ࣛࢫ୰ኸ࡟ᅛᐃ び路面すべりやすさデータ（2019/2/8日中および2020/2/12夜間に一般国道231号 KP0～KP19の上り・下り両方向で得られたデータ）を基に作成したデータを用いた。検定では、路面すべり摩擦係数の実測値μobsおよびCNNによる推定値μinfを比較することでμinfの推定誤差（二乗平均平方誤差、RMSE）を求めた。なお、
CNNの学習および検定は市販PC（CPU：AMD Ryzen
Threadripper 3970X×1，GPU：NVIDIA Geforce
RTX 2080Ti×1，メモリ：DDR4-3200 16GB×4）を㐃⥆㊰㠃ࡍ࡭ࡾ᢬ᢠ ᐃ⿦⨨
図－1

用いて，Python 3.7.7，TensorFlow 2.1.0およびOpenCV 3.4.2で実装したソフトウェアにより行った。

路面雪氷状態計測車両

４．路面すべり摩擦係数の推定精度検定結果および考566,618個および夜間のデータ数：846,672個）を用い

察てCNNの学習を行い、日中または夜間のμを推定する
CNNを生成した。

表－1は2019/2/8日中および2020/2/12夜間の検定用データをCNNに入力することで得られたμinfとμobsの混同行列を示す。なお、表中各項目の背景色の濃淡は

３．路面すべり摩擦係数の推定精度検定方法

μinfとμobsが当該項目の範囲内であったケースの出現回
本研究では、２．で述べた方法で生成したCNNを用数を示す。μobsが0.20から0.30程度（概ね圧雪路面のμいてμの推定精度検定を行った。μの推定精度検定に用に相当）または0.70から0.80程度（非積雪路面のμに相いる検定用データには、上記の学習用データとは異な当）である場合のμinfはμobsと同程度の値となるケース

表－1

路面すべり摩擦係数推定結果の混同行列㊰㠃ࡍ࡭ࡾᦶ᧿ಀᩘᐇ ್㸪㊰㠃ࡍ࡭ࡾᦶ᧿ಀᩘ᥎ᐃ್
㸪

48

0.000.05

0.050.10

0.100.15

0.150.20

0.200.25

0.250.300.300.35

0.350.40

0.400.45

0.450.50

0.500.55

0.550.60

0.600.65

0.650.70

0.700.75

0.750.80

0.80-

0.00 – 0.05

276924

25

4

0001

100

1

000.05 – 0.10

153

721

19

5

101

1

0002

2

00.10 – 0.15

10

9

16

5850

8

1

0

0

0

001

101

0.15 – 0.20

13

17

41

95

80

14

1

10

1

0000

2

00.20 – 0.25

05

7

64155

179

43

5

1

4

00024

2

00.25 – 0.30

012393260

336

67

92

200011210.30 – 0.3500751215

277

33

11

54

000

402

10.35 – 0.40

0111646

63

11

3

4

0

100

3

00

0

0.40 – 0.45

00

1

1

13932

11011115

10.45 – 0.50

0

00

3

4

1

60

3

3

4

113

4

4

1

0.50 – 0.55

0

0

0

3

5

5

7

8810

13

8

65

3

3

0

0.55 – 0.60

000

3

2

3

58

10

10

1720

13

10

2230

50.60 – 0.65

00

0

1

12313

910

272628293456160.65 – 0.700010012713193357586587151590.70 – 0.75

00000167111831637299130

23486

0.75 – 0.80

0000100361420293967124231

790.80-0000000227131723267613956№826

2022年１月

寒地土木研究所月報

図－2

2019/2/8日中の一般国道231号における路面すべり摩擦係数の実測値および推定値

図－32020/2/12夜間の一般国道231号における路面すべり摩擦係数の実測値および推定値

検定用データ計測時の目視による路面状態は計測起点である札幌市北区北34西2丁目から17～18kmおよび21～22kmの区間では湿潤路面、それ以外の区間では圧雪または凍結路面であり、湿潤路面区間におけるμobsは0.60から0.70程度、圧雪・凍結路面区間におけるμobsは0.15から0.45程度であった。μinfの空間分布は概ねμobsと同様の傾向を示し、計測起点から17～18kmおよび21～22kmの区間におけるμinfは最大で0.80と大きい値となり、その他の区間におけるμinfは0.05から0.30程度であった。一方で、μinfはμobsと比較して値が偏る傾向
図－4

路面すべり摩擦係数の過小評価例（μinf＝0.20，μobs＝0.70）にあり、計測起点から1～11kmの区間などではμ infの大部分が0.10程度または0.30程度のいずれかとなった。この結果は本手法で開発したCNNがμの細かな変が多く、本手法を用いると路面のすべりやすさが圧雪化の検出を不得手としていることを示している。この

路面や非積雪路面に相当する場合においてはμを概ね理由としては、本研究で用いた日中の学習用データの良好な精度で推定できることが分かる。一方で、μobs大部分がμ＝0.10程度の凍結路面、μ＝0.30程度の圧雪が上記の範囲内の値である場合、μinfがμobsよりも低い路面またはμ＝0.50以上の非積雪路面で得られたデー値となるケースも少なからず見られた。

タを基に作成されたものであり、それ以外の条件下で

図－2は2019/2/8日中の一般国道231号におけるμobs

得られたデータを基に作成した学習用データの数は限（図中●）とμ inf（図中実線）の空間分布を示す。本

られているためであると考えられる。このため、μの推

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2022年１月 49

定精度を改善するためにはより多様な路面雪氷条件下で路面画像および路面すべりやすさデータを収集し、学習用データを追加することが必要であると推察される。なお、本ケースの全区間におけるμ infのRMSEは0.135、μobsとμinfの差の絶対値が0.125未満であった場合を推定的中としたときの推定的中率は73.1％であった。
図－3は2020/2/12夜間の一般国道231号におけるμobs（図中●）とμ inf（図中実線）の空間分布を示す。本
検定用データの計測時の路面状態は約15km地点では凍結路面、それ以外の区間では湿潤路面であり、凍結路面におけるμobsは0.30以下、湿潤路面におけるμobsは0.60から0.80程度の値であった。μinfはμobsと同様に大部分の区間で0.80程度の値となったが、計測起点から1～6km区間および16～22km区間などではμinfが局所的に0.10から0.35程度まで低下し、μobsと比較して大幅に小さくなる現象が見られた。本ケースの全区間におけるμinfのRMSEは0.169、μobsとμinfの差の絶対値が0.125未満であった場合を推定的中としたときの推定的中率は

図－5

スマートフォン等を用いた路面すべり推定アプリケーション（左：路面すべり推定の実施例，右：路面すべり推定結果の地図表示例）

63.7％であった。
本ケースで見られたμ infの局所的な過小評価は，道路照明灯の反射光などが原因の1つになっていると考えられる。一例として、図－4に計測起点から約17km地点で発生したμの過小評価例を示す。本画像中の図中枠内の領域におけるμobsは0.70であったが、同領域の画像を用いて推定されたμinfは0.20であった。図中枠内の領域に映っている路面は道路照明灯により照らされており、同領域の画像の明度は図中左側の雪氷路面における画像の明度と同程度である。このため、CNNによる推論では入力画像の特徴が雪氷路面に類似していると判別され、その結果μ infが低い値になったと推察される。道路照明灯の反射光などがμの推定に及ぼす影響を軽減するためには、道路照明灯で照らされていない範囲の路面画像をCNNの入力として用いるなどの手法が考えられる。
５．おわりに
本研究では，冬期の路面すべりやすさを安価、簡単かつ精度良く推定するために、路面を撮影した画像から深層学習の一手法である畳み込みニューラルネットワークを用いてすべり摩擦係数を推定する手法を開発し、推定精度について基礎的な検証を行った。その結果、本手法を用いることで路面すべり摩擦係数を概ね良好な精度で推定できる可能性があることが分かった。一方で、本手法では学習用データの偏りや道路照
50

図－6

道路CCTVカメラ画像を用いた路面すべり推定システム
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2022年１月

明灯の反射光などの影響などにより路面すべり摩擦係［1］-97，2007．

数の推定精度が低下する現象が見られた。今後はより

2） 舟橋誠，徳永ロベルト，高橋尚人，葛西聡：冬期

多様な路面雪氷条件下で路面画像および路面すべりや路面のすべり抵抗値計測試験について，北海道のすさ実測値を収集し学習用データの拡充を行うととも雪氷，27，pp.57-60，2008.に、道路照明灯などの有無によらず精度良く路面すべ

3） 舟橋誠，徳永ロベルト，浅野基樹：連続路面すべり摩擦係数を推定する手法の開発を行い、路面すべりり抵抗値測定装置（RT3）の導入について，北海摩擦係数の推定精度向上を試みる。

道の雪氷，26，pp.5-8，2007.

併せて、本研究で得られた学習済み深層学習モデル

4） 中島知幸，高橋尚人，舘山一孝，飯島由美：近赤を用いて、スマートフォン等の一般的な情報機器を用外線およびマイクロ波を用いた着氷モニタリング

いて路面すべりやすさを推定するアプリケーションに関する試験，雪氷研究大会講演要旨集，p.99，（図－5）の開発および試行運用を行う、道路CCTV

2017.

カメラで得られた画像から路面すべりやすさを推定す

5） Mark Sandler, Andrew Howard, Menglong Zhu,るシステム（図－6）の開発を行うなどにより本研究

Andrey Zhmoginov, Liang-Chieh Chen：成果の実用化を目指す。

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear
Bottlenecks, Proceedings of the IEEE conferenceon computer vision and pattern recognition,

参考文献

2018.
1） 日本道路協会：舗装調査・試験法便覧，［1］-92–

寒地土木研究所月報

齊田 光
SAIDA Akira

大廣 智則
OHIRO Tomonori

寒地土木研究所
寒地道路研究グループ
寒地交通チーム
研究員
博士（工学）

寒地土木研究所
寒地道路研究グループ
寒地交通チーム
主任研究員
博士
（工学）
技術士
（建設）

№826

2022年１月 

畠山 乃
HATAKEYAMA Osamu
寒地土木研究所
寒地道路研究グループ
寒地交通チーム
上席研究員

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