AIを利用した視程低下の自動判定について

張尚勛＊1、栗原

真基＊1、１．はじめに柴田 練＊2、 土橋 博文＊3
このように膨大な数の画像とそれに対応する人間の目で道路管理上において霧または吹雪・地吹雪による視程障見て判断した視程階級のデータが取得できたので、その一害は交通安全確保の観点から非常に重要な要素である。特部のデータを教師データとし、AIによる視程低下の自動判に積雪寒冷地では、霧及び吹雪・地吹雪(降雪含む)の複合定モデルを構築し、視程低下が見られた別の日の画像を用的な影響による視程障害がしばしば発生する。視程障害発いてモデルの評価を行った。モデルの構築及び評価には各

生中の事故は後続車からの発見が遅れやすく、多重衝突事箇所で合わせて約3万枚の画像を用いており、作業はイン故に発展する事例も少なくなく、地域社会に与える影響がテルCore i5 プロセッサー搭載の通常作業用のノートパソ非常に大きくなることから、対策手法の確立が急務となっコンで行った。ている。
高速道路及び一般国道の視程障害多発箇所等の交通障害の発生リスクが高い箇所には殆どの場合CCTV（ITV）が設置され、交通・気象・路面状況等の把握に活用されている。
しかし、多くの場合それらの状況把握は監視員による画像チェックに頼るため、多大な人員、労力を要するのみなら

写真1 目標物の設定状況及び昼間(左)と夜間(右)のず状況把握の遅延、誤認、見逃しが発生する危険性が高く、目標物の見え方(一例)

適時の交通規制や通行止めが実施できない可能性がある。
こうしたことから、CCTV画像からAIにより自動かつ正確３．モデルの構築に視程低下状況の判断ができ、適時にアラームなどで道路画像認識に適した手法であるディープラーニングの畳み管理者に状況を通知できれば、交通安全確保及び効率的・込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、視程低下を6効果的な道路管理に非常に役立つことが予想される。

段階で自動判定するモデルをPythonにより構築した。なお、

ここでは、CCTV画像の代わりに普及が進んでいるウェブ

視程低下は霧、吹雪・地吹雪、及び両方により発生していカメラの画像を用いて、AIを利用した視程低下の自動判定

るが、ここでは視程低下原因を区別せず、また昼夜も区別を試みたので報告する。

せず、一つのモデルで判定することを目標とした。
また、モデルは画像全体を読込みエリアとしているこ

２．概要とから、箇所が違うと背景等が違い、モデルの判定精度に2020年度冬期(11月～3月)に東北自動車道(北上管理事務所管内)において、5ヶ所にウェブカメラを設置し1分毎の影響が大きいことが予想されるため、箇所毎に１つのモデルを構築した。

画像(800×450)を取得するとともに、視程の目視判断を行

写真2に吹雪・地吹雪、霧発生時の代表的な画像を示す。

った。

視程階級を6段階で判定するモデル構築に用いた教師デ

目視判断は、現地において視程階級毎に目標物を定め、ータは、視程低下が確認された11日間(約15000枚の画像)画像から目視により目標物を確認し、視程階級を判断した。

～13日間(約18000枚の画像)のデータであり、一般的なCNN視程階級は表1に示した通り①～⑥とした。写真1に目標物モデル構築の手法を用いた。の設定状況、昼間と夜間の目標物の見え方の一例を示す。
表1 視程階級
視程階級
判断基準①
視程50m以下②
視程50～100m③
視程100～200m④
視程200～300m⑤
視程300～400m或は300～600m⑥
視程400m超或は600m超

備考
視程階級⑤、⑥は箇所毎の300m超の設定可能目標物により設定＊１ 株式会社応用気象エンジニアリング、＊３ 株式会社ネクスコ・エンジニアリング東北

写真2 代表的な視程低下時画像(左：吹雪・地吹雪、右：霧)＊２ 東日本高速道路株式会社東北支社北上管理事務所

なお、教師データの8割を訓練用、2割をテスト用とし、畳み込み処理を2回実施し、ユニット数が512個のネットワークを作成し、モデルコンバイル時のepochsは100に設定した。
４．自動判定結果
前項で構築した視程階級を6段階で自動判定するモデル
により、視程が低下した7日間(約10000枚の画像)～8日間(約11000枚の画像)の画像から視程低下判定を行った。
なお、ここでは主に視程低下の程度が大きい箇所Aと箇所Bの判定結果について報告し、他の箇所については割愛する。
4.1 時系列図
視程50m以下は50m、視程50～100mは75m、視程100～200mは150m、視程200～300mは250m、視程300～600mは450m、視程600m超は1000mとして、目視判断及びAI判定による時系列変化を求めた。なお、箇所A、箇所Bとも階級⑤は視程300～600m、階級⑥は視程600m超であった。
図1及び図2に箇所Aと箇所Bの時系列図を示す。なお、
図中の目視判断とAI判定に大きな差異が見られた時の画像を写真3及び写真4に示す。

図1 箇所Aの代表的な時系列図

図1及び図2から、霧及び吹雪・地吹雪による視程低下
時とも目視で視程が低下する場合はAI判定でも視程が低下する傾向であり、目視判断とAI判定の視程は概ね合致していることが分かった。特に目視判断で視程が300m以下の場合は、AI判定でも殆どの場合は視程が低下したと判定され、視程が大きく下がる場合は視程低下の判定精度が高い傾向であった。
また、写真3及び写真4の目視判断とAI判定に大きな差異が見られた時の画像から、視程低下を過大判定した空振りの場合は、CCTVカメラのピンボケやカメラドームの汚れ、ヘッドライト等の影響が関与している可能性があることが分かった。
写真4(1)の見逃し時の写真からは通過車両による視界遮断は時には見逃しの判断に繋がる可能性もあることが分かった。これは写真4(3)の見逃し時も含め、教師データの不足、または過学習に起因するのではないかと思われる。
4.2 精度評価
箇所Aと箇所Bの構築モデルによるそれぞれ箇所のAI判定の精度評価を行い、その結果を表2、表3に示す。
精度評価には、視程低下推定の精度評価に良く用いられる方法 1)2) である「空振り」、「１ランク空振り」、「完全適中」、「１ランク見逃し」、「見逃し」の各率

図2 箇所Bの代表的な時系列図

をもって評価した。なお、今回は視程が低下していない場合のデータが多くの比重を占めているため、発生頻度の低い現象に対する精度評価に気象分野で広く用いられている指標であるスレットスコアも用いた。各指標の算出方法は表の中に記載している。
視程低下原因の霧と雪、発生時間帯の昼と夜の区別をしないで視程低下の自動判定を行っているが、箇所Aでの完全適中率は89.8％であり、「１ランク空振り」と「１ランク見逃し」を合わせると98.8％と非常に高い適中率であった。箇所Bでは完全適中率が98.0％であり、「１ランク空振り」と「１ランク見逃し」を合わせると99.8％とより高い適中率であった。
表2 箇所Aにおける自動判定の精度評価結果
視程低下原因件数（箇所A）

目視による視程判断結果（正解）
階級① 階級② 階級③ 階級④ 階級⑤ 階級⑥

合計

階級①0111003

階級②0391847169

AIによる 階級③
視程判定
階級④
結果
階級⑤0101313895303155223152353

05779

37 4340805

階級⑥00418200

8 5118733

合計

05858167820

8913

10016

見逃し率％

0 .4 (橙色セル合計/総ケース)

写真3 目視判断とAI判定に大きな差異が見られた時の代表的な画像(箇所A)

霧、吹雪・地吹雪(降雪含む)、或は両方同時

1ランク見逃し率％

3 .0 (黄色セル合計/総ケース)

完全適中率％

89 .8 (ピンク色セル合計/総ケース)

1ランク空振り率％

6 .0 (緑色セル合計/総ケース)

空振り率％

0 .8 (青色セル合計/総ケース)

スレットスコア

31 .8

スレットスコア(1 ランク許容)(階級⑥を除いたピンク色セル合計/(総ケース 階級⑥のピンク色セル))(目視の階級⑥を除いたピンク・黄・緑色セル合計
89 .7/(総ケース - 階級⑥の緑・ピンク色セル))

表3 箇所Bにおける自動判定の精度評価結果
視程低下原因件数（箇所B）

代表的な画像(箇所B)

目視による視程判断結果（正解）
階級① 階級② 階級③ 階級④ 階級⑤ 階級⑥

合計

階級①0000000

階級②0000000

AIによる 階級③
視程判定
階級④
結果
階級⑤001100

200

71025023

182000

227362157

階級⑥

写真4 目視判断とAI判定に大きな差異が見られた時の霧、吹雪・地吹雪(降雪含む)、或は両方同時

000

363

11 040 11106

合計

00812818611125 11447

見逃し率％

0 .0 (橙色セル合計/総ケース)

1ランク見逃し率％

0 .8 (黄色セル合計/総ケース)

完全適中率％

98 .0 (ピンク色セル合計/総ケース)

1ランク空振り率％

1 .0 (緑色セル合計/総ケース)

空振り率％

0 .2 (青色セル合計/総ケース)

スレットスコア

43 .2

スレットスコア(1 ランク許容)(階級⑥を除いたピンク色セル合計/(総ケース 階級⑥のピンク色セル))(目視の階級⑥を除いたピンク・黄・緑色セル合計
92 .5/(総ケース - 階級⑥の緑・ピンク色セル))

スレットスコアは、箇所Aは31.8％、箇所Bは43.2％と低いが、「１ランク空振り」と「１ランク見逃し」を許容すると、それぞれ89.7％、92.5％と非常に高い結果であった。
箇所A及び箇所BのAIによる自動判定の精度は非常に高く、現状でも道路交通管理に十分役立つと思われる。
4.3 モデルの他地域への適用(汎用性)検討

図3 箇所Aのモデルにおる箇所Cの判定結果の前項までは同一地点で構築したモデルによる判定を行

代表的な時系列図

ったが、ここではモデルの他地域への適用(汎用性)を検

表4 箇所Aのモデルにおる箇所Cの判定精度評価結果討するため、視程低下時の教師データが最も多い箇所Aで構築したモデルによる箇所Cの視程低下の判定を試みた。

モデル件数（箇所C）

代表的な時系列図を図3、精度評価結果を表4に示す。

が見られない時の視程低下判定が目立つ結果であった。
また、その精度は、完全適中率が81.6％、１ランク空振り」と「１ランク見逃し」を合わせると90.3％と高い

階級① 階級② 階級③ 階級④ 階級⑤ 階級⑥01234852161285

階級②0061236106160

AIによる 階級③
視程判定
階級④結果
階級⑤0075625

4300105388493

644

001871646726

階級⑥000

5107

8 026

8138

147131

360

9457

9996

合計0

結果であったが、空振りも多く、スレットスコアも低い

見逃し率％

0 .1 (橙色セル合計/総ケース)

結果であった。

1ランク見逃し率％

1 .3 (黄色セル合計/総ケース)

完全適中率％

81 .6 (ピンク色セル合計/総ケース)

1ランク空振り率％

7 .5 (緑色セル合計/総ケース)

空振り率％

9 .6 (青色セル合計/総ケース)

空振りケースを見ると、その殆どの場合は通過車両、ヘッドライト、カメラドームの汚れ、ピントズレ等が発生したケースであり、その影響によるものと思われる。
なお、同一地点で構築したモデルによる判定でも同様な原因による影響が生じているが、教師データにより学習

合計

階級①

箇所Aの構築モデルによる箇所CのAI判定は、箇所Cの目視判断の視程階級よりも低い視程の判定、また視程低下

箇所Aのモデルで箇所Cを判定
目視による視程判断結果（正解）

スレットスコア
スレットスコア(1 ランク許容)(階級⑥を除いたピンク色セル合計/(総ケース 階級⑥のピンク色セル))(目視の階級⑥を除いたピンク・黄・緑色セル合計
26 .9/(総ケース - 階級⑥の緑・ピンク色セル))
6 .6

され、その影響は限定的なものになる。しかし、他地域は映る背景、構造物、照明環境、受けるライトの強さ、得られた。

汚れの場所、ピンボケ時の映り方等が異なるため、影響今後は更に気象予報との組み合わせ等により、より正が拡大され、判定に大きな影響を及ぼすのではないかと確な交通規制や事前通行止・規制解除の予測も視野に入推測される。

れた開発を続けていきたい。

精度向上には判定に用いる画像範囲の選択、視程低下時の教師データ追加等が有効である可能性はあるが、視程による交通障害重要箇所では、対象箇所で教師データ参考文献を作成し、モデル構築を行うことが確実性の高い視程判

1) 西村敦史, 國分徹哉, 武知洋太, 大宮哲, 松澤勝：５

定の最も有効な手段であると思われる。

冬期にわたるインターネットによる「吹雪の視界情報」提供実験の成果と今後の取組について，ゆきみら

５．終わりにい2018 in 富山, 第30回研究発表会論文集

視程低下の原因である霧と吹雪・地吹雪等の雪、及び

2) 武知洋太, 大宮哲, 原田裕介, 大久保幸治, 松澤勝：

昼と夜等の発生時間帯を区別せず視程をAIにより6段階気象条件を用いた吹雪時の視程推定手法の精度改善に(視程階級①～⑥)に自動的に判定するモデルを構築し、向けた分析-北海道と青森県における観測結果により-，判定結果を検証した結果、目視判断とAI判定の視程は概寒地土木研究所月報, No.805, pp.58-65, 2020

ね合致し、完全適中率は90～98％、「１ランク空振り」と「１ランク見逃し」を加えると98.8～99.8％と非常に良い精度で判定可能であった。
モデルを他地域へ適用するには課題が残るものの、対象箇所毎にモデルを作成すると十分実用的な判定精度が