「マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2020)シンポジウム」 令和2年6月

ドライブレコーダ動画を用いた路上駐停車判定手法の提案
松田 明大1,a)

松井 智一1

松田 裕貴1,2

諏訪 博彦1,2

安本 慶一1,2

概要：近年，禁止区域での路上駐停車が社会問題の一つになっている．特に大都市圏や観光地では，多くの路上駐停車が存在する．また，路上駐停車は渋滞や事故を引き起こす要因ともなりうるため，リアルタ
イムな検出により迅速な対応が求められる．先行研究では，定点カメラや過去動画との比較により路上駐停車の検出が行われた．しかしながら，定点カメラの設置地点のみでの検出や，過去動画の限定的なエリ
ア，処理速度・精度などが問題としてある．本研究では，これらの問題を解決するために，一般に幅広く普及しているドライブレコーダ動画を用いたリアルタイムな路上駐停車の判定の実現を目指す．そのために，車載デバイスのみを用いた路上駐停車の特徴に基づいた機械学習による判定手法を提案する．物体検出モデルである YOLOv3 を用いて動画を解析し，計 1765 台分の Bounding Box の座標情報とその時の自車情報をもとに，データセットを作成した．そして，ランダムフォレストとロジスティック回帰を用いてモデルを作成し，ホールドアウト法と層化 K-分割検証法により評価を行ったところ，2 つのモデルにおいて，それぞれ F 値が最大 93%，90% となった．この結果により，Bounding Box と自車データを用いた路上駐停車判定手法の有効性が確認された．

A method for detecting street parking vehicles using drive recorder
videosAKIHIRO MATSUDA1,a)

TOMOKAZU MATSUI1 YUKI MATSUDA1,2
KEIICHI YASUMOTO1,2

HIROHIKO SUWA1,2ている．しかし，これらは根本的な解決とはならず，既存

1. はじめにの問題が複雑化することも考えられる．さらに，国や行政

近年，禁止区域での路上駐停車が社会問題の一つとなっている．2019 年に警察庁交通局により行われた路上駐停車などの大規模な協力が必要であり，莫大なコストと時間が必要である．

に関する調査では，東京都特別区の禁止区域における瞬間

路上駐停車に対して，街中に設置されている定点カメラ

路上駐停車台数は約 5 万 2700 台であり，多くの違法駐停を複数台用いて，短期的な駐停車車両を検出するシステム

車車両が存在する [1]．違法な路上駐停車はそれ自体が交が開発されている [2]．このシステムでは，街の中に設置

通上の問題でありながら，他の様々な問題を引き起こす要されている定点カメラを複数台用いて路上駐停車の検出を因にもなり得る．路上駐停車によって引き起こされる交通

行なっている．しかし，定点カメラでは画角に収まる範囲上の問題には，渋滞や路上駐停車への追突がある．また，の限定的な検出であることや，設置場所が限られているた

路上駐停車によって発生する死角からの飛び出しによる人

め，特定のエリアのみの検出であることが問題として挙げ身事故なども挙げられる．

られる．

路上駐停車やそれによって起こる問題に対応するため，

本研究では，一般車両への搭載が増加しているドライブ

駐車規制区間の延長や時間制限区間の実施の検討が行われレコーダの動画を用いて，定点カメラよりも効率的でリア

1

2

a)

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
理化学研究所 革新知能統合研究センター
RIKEN center for Advanced Intelligence Project(AIP)
matsuda.akihiro.lr2@is.naist.jp© 2020 Information Processing Society of Japan

ルタイムな路上駐停車判定の実現を目指す [3]．ドライブレ
コーダは街のあらゆる状況を録画しているため，情報量が圧倒的に多い．また，エリアの制限を受けないため，従来の手法よりも効率的に道路交通上の情報を収集することが― 1102 ―Input

路上駐停車の認識手法
Data
matching

ドライブレコーダにより録画された動画

物体検出モデルによるBounding Boxの付与とその際の座標情報のテキストデータ

路上駐停車判定

機械学習手法に基づく
路上駐車判定モデルの作成
動画に対応する自車情報のテキストデータ

OutputBounding Box情報と検出した際の自車情報のテキストデータセット

0：一般車

認識結果

1：路上駐停車
Bounding Boxを検出した際の自車情報を時系列順に格納

図 1 路上駐停車判定モデルの作成フロー

路上駐停車のリアルタイム認識手法
OutputInput…路駐が検出された位置

ドライブレコーダにより撮影された動画

車両に取り付けられたデバイス
Model Input

Model Output(lt̲x(1), lt̲y(1))

路駐？路駐じゃない？

路駐が検出された場所のマッピング etc..

(lt̲x(n), lt̲y(n))

機械学習手法に基づく
路上駐停車判定モデル

ドライブレコーダによる撮影

図 2 提案モデルを用いたリアルタイム認識システム可能である．一方で，収集した動画を全てクラウドにアッした車両のフレームインからフレームアウトまでをデータプロードし解析を行うのは，通信網への負荷や通信コスト，に格納する．また，車両を検出した際の，自車のスピード

リアルタイム性の観点から問題である．また，定点カメラ

や加速度といった自車情報も同時に格納する．そして，作の映像と異なり，ドライブレコーダ動画は，自車の動きや成したデータと BB を付与した動画をもとに，車両が路上

周辺環境の影響を受け，複雑な状況となっている．そこで，

駐停車かそれ以外 (一般車) かのラベリングを行う．ラベ

通信負荷や通信コストを削減するために，車両に搭載されリングを行なったデータに対して，機械学習手法を用いたたデバイスで路上駐停車の検出をリアルタイムで行い，そアプローチにより，路上駐停車の判定を行う．
提案手法の有効性を検証するために，評価実験として，車の結果のみをクラウドにアップロードする．
本論文では，計算能力が低い車両搭載デバイスかつ複雑

両 1765 台のテキストデータセットを構築した．このデー

な環境の中でも，リアルタイムな路上駐停車の検出を実

タセットをもとに不均衡データ，サンプリングデータ，そ現する手法を提案する．具体的には，ドライブレコーダにして追加検証データを構築した．それぞれ構築したデータより録画された動画に対して，既存の物体検出モデルを

セットを用いて，機械学習アルゴリズムであるランダム

用いて車両の検出を行う．その際に付与される Bounding

フォレストとロジスティック回帰により学習を行った．学Box(以下，BB) の座標情報をテキストデータとして，検出習したモデルを検証し，認識精度 F 値の最大値を確認し© 2020 Information Processing Society of Japan― 1103 ―た．不均衡データセットに対しては，ロジスティック回帰

停車した車両全てに対してカウントが開始されるため，検のホールドアウト検証で 62%，均衡データセットに対して出車両が信号待ちなのか判定することが難しい．

は，ランダムフォレストのホールドアウト検証で 93%，追上記に取り上げた研究のように，路上駐停車の検出を目

加検証データセットでは，ロジスティック回帰のホールド的とした先行研究はいくつか存在する．問題として，検出アウト検証で 83%の認識精度を確認した．

領域が限定的であることや，検出条件が限りなく限定的で本論文の構成は以下の通りである．第 2 章では，既存のあるといったことが挙げられる．しかしながら，実際の路路上駐停車の検出に関する研究を取り上げ，既存手法にお上駐停車は街全体に広がっており，かつその状況も様々でける課題を整理する．第 3 章では，路上駐停車の判定手法ある．本論文の提案手法では，実際の状況を想定し，一般車のフローについて述べる．第 4 章では，機械学習手法を用両への取り付けが増加する移動型カメラのドライブレコー

いた路上駐停車判定の評価実験ついて述べる．第 5 章でダを用いて，車線や過去情報にとらわれない検出を行う．

は，評価実験の判定結果について述べる．第 6 章では，得られた結果に対する考察を述べる．最後に第 7 章では，本3. 路上駐停車の判定手法
本章では，提案手法であるテキストデータによる路上駐論文の結論と今後の展望について述べる．

停車の判定手法について述べる．

2. 関連研究
久徳らは，過去の車載カメラ映像との差分による前方車

3.1 提案概要

両の検出を行なっている [4]．片側 1 車線の道路を対象に，本論文では，街の中を走行・停車する車両を認識対象と過去と現在の時間方向に対応づけられたフレーム同士のし，路上駐停車判定モデルを作成する．提案手法では，対相関の高い領域を検出対象としている．その中でもあらか

象とする路上駐停車が，街中の路上駐停車ではない他の一じめ，センターラインより右側は対象外とするなど限定的

般車両と異なる特徴を持つことに着目し，取得した車両情な検出領域とし，窓単位での比較を行なった．対応窓間の報と自車情報のデータセットに対して，機械学習を用いる

差分の指標として，車両の水平方向のエッジ情報が用いらことで，路上駐停車の判定を行う．

れた．提案手法では，曇天時に適合率と再現率がそれぞれドライブレコーダ動画を解析し，路上駐停車判定モデ

最大 82%，71%であり，晴天時に適合率と再現率がそれぞ

ル作成までのフローを図 1 に示す．Input は，ドライブレ

れ最大 53%，63%であった．しかし，これらは最大値であコーダ により撮影された動画とそれに対応する自車データ

り，適合率と再現率ともに平均すると 50%前後と低い．そである．Output は，検出された車両に対する判定結果でして，天候に大きく影響を受けており，晴天時に認識精度ある．本論文では，動画から車両の BB 情報を時系列的にが大きく低下している．さらに，ある一定の走行領域かつ取得し，動画ごとにテキストデータを作成する．また，そ限定された領域の対象物のみ検出する，といった多くの制の際の自車情報を時系列をもとに，BB 情報と結合させる．

限がある．

結合し作成したデータセットに対して，機械学習ベースのまた，久徳らは，過去の車載カメラ映像との時空間差分にアプローチによって路上駐停車の判定を行う．

よる不特定障害物の検出手法についても提案している [5]．

また，作成したモデルを用いたリアルタイムな路上駐現在と過去の対応づけられたフレームの中で，撮影視点の停車認識システムを図 2 に示す．本論文における手法の違いによるずれを考慮し，検出領域を平面であると仮定し有効性が確認された場合，リアルタイムな認識に向けて，た道路面に限定している．差分の指標として，特徴量は輝

Raspberry PI や Jetson といった軽量で車両に搭載可能な度変化に頑健な RGB ベクトル間の角度が用いることによ

デバイスを用いたシステムを検討する．

り，検出精度を向上させた．しかし，道路面の位置合わせ
における手間や精度の問題，限定的な検出領域や走行車線

3.2 対象データなどの問題がある．また，過去の車載カメラ映像との差分

対象データとして，ドライブレコーダ動画と自車データを検証する際に，過去映像に路上駐停車をはじめとする障を用いる．ドライブレコーダ動画は，京都府のタクシー会

害物が存在する場合には，差分を検証することが難しい．

社に提供していただいている．動画サイズは 1280×720[px]Xuemei らは，SSD (Single Shot MultiBox Detector) アであり，フレームレートは 14fps である．撮影車両はタク

ルゴリズムをベースとした違法駐車の検出システムを提シー 7 台であり，取り付けられたドライブレコーダの撮影案している [6]．ある一定の角度から撮影された固定カメ

画角は，一定である．録画は，タクシーのエンジン ON かラの映像に対して，SSD を用いて車両の検出を行い，ROI

ら OFF までされており，約 2 分前後で動画 1 本分として(Resion Of Interest) 内の車両をトラッキングし，停車した

分割して保存される．撮影エリアは，京都府の市街地を中

対象のカウントを行なっている．しかし，固定カメラの映心としたエリアであり，観光名所や大通りなどあらゆる街像を対象とした手法あり，エリアが限定されている．また，の状況が確認できる．時期は 2019 年 3 月 15 日から 27 日

© 2020 Information Processing Society of Japan― 1104 ―3 に示す．また，取得する座標情報を図 4 に示す．検出される車両は，検出順に 1 台ずつ番号が付与される．そして，一定の範囲までをトラッキングする．図 3 の緑色の BB で囲まれた車両は 112 番目であり，この番号ごとにフレームに対応する複数の座標情報を保持する．座標情報は，1 台の車両に対してトラッキングを行い，動画のフレームイン
からフレームアウトまでを取得する．扱う座標情報は，動画を正面から見た際の BB の左上及び右下の x 座標と y 座標である．扱う特徴量として，この 4 つの座標情報に加え，

1 台の車両から検出されるフレーム数（どれだけ動画に映り込むか）も選定した．
特徴量として，座標情報を選定したのには，いくつか理
図 3 BB が付与された車両

由がある．最も大きな理由は，路上駐停車が他の走行する車両とは異なる特徴をもつためである．BB の座標情報に着目すると，路上駐停車両の BB は動画のフレームインから，撮影車が近づくにつれ，だんだんと大きくなる．そして，フレームアウトの前フレーム時点で，BB の大きさが最大になり，次フレームにはフレームアウトする．対して他の走行している車両では，BB の大きさはその状況により様々に変化する．この座標情報の変化に着目し，特徴量とした．路上駐停車の特徴については，先行研究 [14] にて
詳しく定義している．

3.3.2 自車の情報
自車データの中から日付や変動のない数値を除去し，分

図 4 BB によって取得する座標情報

類した．扱う特徴量として，速度，加速度（X,Y,Z 方向）に撮影された動画を対象とし，天候条件は晴れ，または曇を選定した．これらの特徴量の選定理由として，BB の座りとする．時間帯は，明るい時間帯のみとする．また，走標情報に着目していることが挙げられる．座標情報の増加

行条件は設定せず，片側 1〜3 車線の全ての動画データを量や大きさは，自車の速度や加速度に起因すると考えられ用いる．

るからである．また，座標情報と自車データを時系列に対

本論文では，タクシー 3 台によって撮影された動画の応させるために，BB の座標情報を取得した際のフレーム

うち，合計 12 本（約 24 分）を対象に解析する．また解

番号と，その際の自車データのフレーム番号を用いた．

析の際には，処理負荷を軽減するために，動画サイズを3.3.3 特徴量の作成

元の 1280×720[px] の 16:9 のアスペクト比を保ったまま取得した 4 つの座標情報に対して，BB の幅や高さ，面積についても算出し特徴量として加えた．そして，BB に512×288[px] にリサイズする．
自車データとして，録画している際の自車の速度や加速関する特徴量 8 個と自車データに関する特徴量 4 個に対し度が dat. ファイルとして保存されたものを用いる．加速度て，それぞれ最大，最小，平均，分散を算出し，検出されは，車両に取り付けられたドライブレコーダに対して，横たフレーム数を加えて特徴量を 49 個とした．この特徴量方向が X（右が+），前後方向が Y（前が+），そして縦方

は，車両ごとに保持している．

向が Z（上が+）である．自車データは，動画に対して自車情報を取得するサンプリングレートが高いため，動画に3.4 物体認識モデル
動画を物体認識モデルに入力し，その際の BB 情報を対応するようにリサンプリングを行う．

取得する．本論文では，物体認識モデルに YOLOv3 (You

Only Look Once) を選定した [8][9]．YOLO は，認識精度

3.3 特徴量抽出
本節では，対象データから抽出する特徴量について述が高く，計算量の少ない低負荷なアルゴリズムとして，物べる．

体認識の分野で幅広く用いられている．特徴として YOLO

3.3.1 BB(Bounding Box) の情報

は，画像全体をグリッド分割し，分割した領域毎に物体の動画に物体認識モデルを用いることで，BB を付与し，そクラスと BB を求める．そのため，画像の領域候補を探しの際の座標情報を取得する．BB 情報を付与した画像を図出さずに画像全体を一度だけ認識し，CNN により物体の© 2020 Information Processing Society of Japan― 1105 ―1

Estimated label

RF-HoldOut

0.38
(5)

0.62
(8)

0

1

Estimated labelRF-5fold

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

0.99
(1697)

0.01
(12)

0.47
(24)

0.53
(27)

0

1

True label

0

0.01
(5)

0

Estimated label

0.99
(510)

1

0.29
(15)

0

0.71
(36)

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

True label

1

0.00
(7)

1

0

0

0.31
(4)

1.00
(1702)

True label

1

0.69
(9)

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

1

0

0.00
(1)

True label

1.00
(514)

Estimated label

LR-HoldOut

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

LR-5fold1

Estimated label

RF-HoldOut

0.81
(13)

0

1

Estimated labelRF-5fold

0.94
(48)

0.06
(3)

0.18
(9)

0.82
(42)

0

1

True label

0

0.19
(3)

0

Estimated label

0.00
(0)

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

1

0.92
(47)

0

0.08
(4)

1.00
(15)

True label

1

0.08
(4)

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

1

0

0

0.88
(14)

0.92
(47)

True label

0.12
(2)

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

1

0

0.00
(0)

True label

1.00
(15)

1

図 5 不均衡データセットに対する認識結果の混合行列

Estimated label

LR-HoldOut

LR-5fold

図 6 均衡データセットに対する認識結果の混合行列

表 1

表 2 不均衡データセットに関する認識結果

動画解析環境

名称

詳細

手法

正解率

適合率

再現率

F値

DeviceMacbook Pro 2018

RF-HoldOut

0.98

0.80

0.31

0.44

OS

macOS Mojave version10.14.6

RF-5fold

0.98

0.68

0.29

0.41

CPU

Intel Corei5 2.3GHz

LR-HoldOut

0.98

0.62

0.62

0.62

GPU

Intel Iris Plus Graphics 655 1536 MB

LR-5fold

0.99

0.69

0.53

0.60

Memory8GB 2133 MHz LPDDR3OS(Colab)

Ubuntu 18.04.3 LTS

CPU(Colab)

Intel(R) Xeon(R) CPU 2.3GHz

手法

正解率

適合率

再現率

F値

GPU(Colab)

NVIDIA-SMI 440.82

RF-HoldOut

0.94

1.00

0.88

0.93

Memory(Colab)

11∼13GB RAM

RF-5fold

0.92

0.92

0.92

0.92

LR-HoldOut

0.90

1.00

0.81

0.90

LR-5fold

0.88

0.93

0.82

0.87

表 3

検出からクラス分類まで行うため，計算量が減りリアルタ

均衡データセットに対する認識結果

イムでの検出が可能となる．ここでは，学習済みデータとして COCO データセットを用いた [10]．

ために，表 1 の Colab を用いないデバイス環境のみで，動また，認識した物体のトラッキングには，カルマンフィ

画を解析したところ処理時間は，1.5fps 程度であった．同

ルタを用いた．YOLO により検出した車両の BB と，カル様の動画に対して，Google Colaboratory の GPU 環境で

マンフィルタにより算出した次フレームにおける同一車両解析を行った際には 15fps であった．この速度は，今後のの BB との IoU (Intersection over Union) をそれぞれ算出

リアルタイム解析において指標となる．

し，自車の移動と検出車両が移動することに対応するために，一定の閾値を設定した．

3.6 路上駐停車判定モデルの作成
本論文における機械学習アルゴリズムには，比較検討の3.5 動画解析の環境ために，ランダムフォレスト (RamdomForest, RF) とロジ

動画の解析環境について，表 1 に示す．動画解析には，スティック回帰 (LogisticRegression, LR) の 2 つを選定しGoogle Colaboratory の GPU 環境を使用した．動画解析

た．ランダムフォレストを選定した理由は，高精度かつ表の処理時間を短縮することは，今後リアルタイムでの路上

現力や汎化性能も高く，幅広い分野において採用されてい駐停車判定を行う際に必要である．その有効性を確認するるからである [11]．また，ロジスティック回帰を選定した© 2020 Information Processing Society of Japan― 1106 ―

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

Estimated label

RF-HoldOut

1.00
(5)

0

1

Estimated labelRF-5fold

図 7

表 4

0.00
(0)

LR-HoldOut

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

0

1

0.02
(2)

1.00
(95)

0.00
(0)

0.40
(2)

0.60
(3)

0

1

True label

0

0.98
(93)

1

0.60
(3)

0

0.40
(2)

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

True label

1

0.00
(0)

1

0

Estimated label

0

1.00
(5)

1.00
(95)

True label

1

0.00
(0)

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

1

0

0.05
(5)

True label

0.95
(90)

Estimated label
LR-5fold

追加検証データセットに対する認識結果の混合行列

追加検証データセットに対する認識結果

手法

正解率

適合率

再現率

F値

RF-HoldOut

0.95

0.50

1.00

0.67

RF-5fold

0.98

1.00

0.60

0.75

LR-HoldOut

0.98

0.71

1.00

0.83

LR-5fold

0.98

1.00

0.60

0.75

理由は，主に二値分類問題に幅広く採用されているからである [12]．学習モデルの構築には，Python の機械学習ラ
イブラリである scikit-learn を用いており，2 つのモデルの

図 8

一般車として誤認識された路上駐停車 (1)

図 9

一般車として誤認識された路上駐停車 (2)パラメータは scikit-learn のデフォルト設定値である [13]．

4. 評価実験
本章では，ラベリングを行なった結合データに対して，
機械学習を適用した結果について述べる．各動画を解析したデータを一つにまとめたデータセットに対して，機械学
習手法を適用する．

4.1 データセット
動画 12 本分（約 24 分）の中で全 1765 台分の車両が確認された．内訳は，一般車 1709 台に対して路上駐停車 56
台であり，検出した車両の 30 台に 1 台の割合で路上駐停車が存在していることになる．これは，解析するデータやそれぞれのタクシーの撮影エリア，時期や時間帯によって変動するものである．

4.2 評価検証手法
データセットの分割と検証方法には，ホールドアウト
法（Hold-out 法）と層化 K-分割検証法（Stratiﬁed K-fold

一般的に，不均衡なデータに対してモデルを作成した場

Cross-Validation 法）を用いる．ホールドアウト法は，デー合，サンプル数の多いクラスのみに適合した判別器となる

タセットに対して，学習用データとテストデータを一定ことが考えられる．そこで本実験では，不均衡データ（収（6:4 など）に分割し，検証する手法である．本論文ではそ集したデータ）と，不均衡データの中から一般車に対しての割合を，7:3 に設定した．層化 K-分割検証法は，一般的

ランダムサンプリング（アンダーサンプリング）を用いる

な K-分割交差検証法がデータセットを単純に K 個のサブことで，一般車 51 台，路上駐停車 51 台の均衡なサンプリ

セットに分割するのに対して，層化 K-分割検証法では，サングデータを用いて評価を行う．

ブセット内のクラス比率が，全体の比率と同じになるよう

また，モデル性能を実際の利用場面を想定して検証するに分割する．これにより汎化性能を向上させている．そしために，データセットと同条件の環境で，追加の動画を解て，1 つのサブセットに対して残りの K-1 個のサブセット

析する．追加検証のデータセットには，一般車 95 台及びを用いて認識を行う．これを K 回繰り返し，評価する手法

路上駐停車 5 台の計 100 台を用意する．

である．本論文では，K の値を 5 と設定した．

© 2020 Information Processing Society of Japan― 1107 ―

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

図 10

路上駐停車として誤認識された一般車 (1)

図 11

路上駐停車として誤認識された一般車 (2)

図 12

路上駐停車として誤認識された一般車 (3)

図 13

路上駐停車として誤認識された一般車 (4)層化 5-分割検証法を用いた認識結果の混同行列を図 7 に示

5. 路上駐停車の判定結果

す．同様に，正解率と路上駐停車の適合率 (Precision)，再5.1 不均衡データに対する結果

現率 (Recall)，F 値 (F-measure) を算出し，その結果を表

不均衡データに対するホールドアウト法を用いた認識結

4 に示す．追加検証データにおいて，LR-HoldOut で最大果の混同行列と，層化 5-分割検証法を用いた認識結果のF 値 83%を確認した．しかしながら，適合率は低くなるこ

混同行列を図 5 に示す．また，このとき路上駐停車のクとが確認された．

ラスが 1，他の一般車のクラスが 0 である．そして，路上駐停車の判定が目的であるため，正解率と路上駐停車の適合率 (Precision)，再現率 (Recall)，F 値 (F-measure) を

6. 考察
6.1 認識モデルの有効性

算出し，その結果を表 2 に示す．不均衡データにおいて，不均衡なデータに対しては，正解率は軒並み高くなって

LR-HoldOut で最大 F 値 62%を確認した．不均衡データでいる．これは，先述した通り，サンプル数の多い一般車クあるため，再現率が低くなることが確認された．

ラスに適合したモデルであると考えられる．適合率，再現率，F 値の最大値はそれぞれ 80%，62%，62%となった．
これには，路上駐停車クラスのサンプル数の増加や学習手

5.2 サンプリングデータ
サンプリングデータに対するホールドアウト法を用いた法の工夫によって改善できると考えられる．

認識結果の混同行列と，層化 5-分割検証法を用いた認識結

サンプリングデータに対しては，適合率，再現率，そし果の混同行列を図 6 に示す．同様に，正解率と路上駐停車て F 値の全ての値が不均衡データと比べて改善されていの適合率 (Precision)，再現率 (Recall)，F 値 (F-measure)

る．特に RF においては，適合率 100%，再現率 88%，F 値を算出し，その結果を表 3 に示す．サンプリングデータに93%となった．これは，図 2 におけるリアルタイム認識手

おいて，RF-HoldOut で最大 F 値 93%を確認した．不均衡法のモデルにも活用できると考える．精度に対する改善とデータと比べ，ほとんどの指標で高い認識精度が確認されしては，さらに動画を解析し，様々な状況における路上駐た．しかし，誤認識の起きたサンプルも確認された．

停車クラスのサンプル数を増加させることや，より有効な手法の検討を行うことが考えられる．
追加検証データに対しては，データ数が少ないものの高

5.3 追加検証データ
追加で解析した計 100 台に対し，サンプリングデータを精度で 2 値クラスの分類を行うことができ，モデルの有効学習したモデルで検証を行った．作成した追加検証データ

性が確認された．実際の環境で使用するために，あらゆるに対するホールドアウト法を用いた認識結果の混同行列と，状況における路上駐停車クラスのサンプルを用いた学習と© 2020 Information Processing Society of Japan― 1108 ―検証を行うことで，汎化性能の高いモデルを構築できると案した．ドライブレコーダ動画を物体検出モデルにより解期待される．

析を行い，BB 情報とその際の自車情報とともに，データセットを作成した．作成したデータセットを用いて，機械学習手法による路上駐停車判定モデルを構築した．その認

6.2 誤認識が起きたサンプル
前節で述べた通り認識精度は高いと考えるが，誤認識の識結果から F 値を算出すると，不均衡データに対しては最起きたケースがいくつかある．均衡データセットに対する大 62%，均衡データに対しては最大 93%，追加検証データ

認識結果の混同行列である図 6 において，F 値の高い RFに対しては最大 83%が確認された．そして，さらに認識精の認識結果（RF-HoldOut および RF-5fold の結果）で誤認

度を向上させるために，誤認識された状況と車両を確認し，識されたケースについて考察する．

問題を明確化した．

図 6 の RF-HoldOut において，路上駐停車クラスであ今後の展望としては，動画の解析本数を増加させ，さまる車両が，一般車クラスとして誤認識されたサンプルが 2

ざまな状況における路上駐停車クラスのサンプルもとに，つ存在する．それぞれ図 8 と図 9 に示す．図 8 では，車両判定モデルの作成を行う．また，誤認識をさらに抑えるた

番号 238 を付与された車両が路上駐停車であるにも関わらめには，ラベリングの条件を変更することや，ファイン

ず，一般車として誤認識された．これは，動画に対して 238

チューニングが必要であると考える．そして，路上駐停車の車両の手前に位置するシルバーの軽自動車が自車と並走のリアルタイム認識に向けた，車両に取り付けたオンデバ

しているため，238 の車両の検出が遅れたことが原因としイスでの認識の検討を行っていく．

て考えられる．そのため，路上駐停車の特徴である BB が謝辞 本研究を実施するにあたり，株式会社デンソーテ

徐々に広がっていく様子を取得することが，困難であったン様よりドライブレコーダ動画の提供をいただいた．ここと考えられる．また，検出するフレーム数も少なくなり，に記し感謝申し上げる．

十分な情報が得られなかったことも問題であったと考えら
参考文献

れる．
図 9 では，車両番号 46 を付与された路上駐車が，一般車[1]として誤認識された．この場合も図 8 と同様，手前に並走する車両が原因で誤認識されたと考えられる．これには，[2]

路上駐停車の検出に用いるフレーム数が少ないことが考えられる．そのため，様々な状況における路上駐停車のサン
プル数を増加させることで，誤認識を減らすことができると考えられる．また，ラベリングの精度を向上させるため[3]に，条件を数字で明確化させることも必要であると考えら
れる．

[4]

図 6 の RF-5fold において，一般車クラスである車両が，路上駐停車クラスとして誤認識されたサンプルが 4 つ存在[5]する．それぞれ図 10〜図 13 に示す．それぞれに共通する特徴として，自車に対して反対車線の車両を路上駐停車であると認識している．図 11 は，反対車線に位置する路上駐[6]停車であり，ラベリングの条件を変更する必要がある．しかしながら，図 10，図 12，図 13 は路上駐停車クラスであると誤認識された．これは，先述した路上駐停車の特徴である BB が徐々に広がっていく変化率が，反対車線の車両[7]と類似するからである．これに対しては，学習に用いる特徴量の寄与率の重みを変化させることで，検出モデルを改[8]

善することが考えられる．また，BB の位置にフィルタリ
ングをかけることや物体検出モデルをファインチューニン
グすることで，誤認識を減らすことができると考えられる．

[9]

7. おわりに[10]

本論文では，図 2 の路上駐停車のリアルタイム認識に向けて，機械学習アプローチによる路上駐停車判定手法を提© 2020 Information Processing Society of Japan― 1109 ―全日本駐車協会 東京駐車協会:駐車対策の現状,2019, 入手
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