第66回(2022年度)

北海道開発技術研究発表会論文

北海道のリアルタイム道路モニタリングのためのエッジAI技術の検討―地域道路経済戦略研究会 北海道地方研究会における取組―
国土交通省

北海道開発局

建設部

道路計画課

株式会社ドーコン 交通事業本部交通部○村上 恵介松本 一城
松田 真宜

地域道路経済戦略研究会北海道地方研究会では．新たな道路施策の実現を目指しＡＩやＩＣＴなどを活用した道路のリアルタイムモニタリングについて研究している．
本稿では．研究会で実施するカメラ映像の取得と同時にをＡＩでデータ解析を行いし．道路の視界．路面状況．堆雪状況．舗装性状．景観．路面振動などの道路データを即座に取得し．メタデータとして伝送．蓄積を行う「エッジＡＩ技術」への取り組みを紹介するとともに．道路交通施策におけるエッジＡＩ技術の適用領域について考察を行う．
キーワード：エッジAI．リアルタイム道路モニタリング．冬期道路．道路舗装．道路の快適性

1. はじめにある．EBPMは，変化が生じた要因についての事実関係をデータで収集し，どのような要因がその変化をもた

地域道路経済戦略研究会は，国土交通省道路局によらしたかを考え，データにより検証し政策を立案しより設置される有識者からなる研究会であり，情報通信うとするものである．すなわち，「データ駆動型の政技術や多様なビッグデータを最大限に利活用し，道路策推進」が求められることからリアルタイムの道路やを賢く使う，新たな道路政策に挑戦・実行していくた

交通に関するモニタリングデータの重要性は今後も高めの政策提言を行い，道路空間の有効活用による地域まるものと考えられる．

経済活性化戦略とこれを実現するための社会実験・実北海道は広域分散型の地域であることから，都市間装について研究を行うことを目的に，2015年12月より移動，生産空間（農漁村地域）から都市部への移動は，設置されている．各地方整備局には，地方研究会が設

高速性と確実性の確保が極めて重要であり，道路イン置され各地域の特色に合わせた研究テーマが推進され，フラの長期保全の観点から効率的で効果的な道路の維

北海道では，AIやICT技術が進展してきたことからリア持管理が必要であることに加え，近年では災害の頻発

ルタイムに道路状況のモニタリングを行う事を目的に化や激甚化により予測不能なインフラ損傷や交通障害研究を行っている．本稿では，北海道におけるリアルの発生が増加していること，積雪寒冷地であることかタイムモニタリングの必要性や将来像，AIやICTを活用

ら積雪・堆雪による交通混雑，視程障害，路面凍結なしたリアルタイムモニタリング技術に関するこれまでど道路状況が時々刻々と変化し，円滑な移動や安全なの取り組みについて紹介するものである．

移動を阻害する要因となっていることからも，リアルタイム性の高い道路や交通に関するデータをモニタリングし，即応型の対策立案が求められるケースが多く

2. リアルタイム道路モニタリングの必要性なっている．

我が国では，経済社会構造が急速に変化する中，限3. エッジAI技術とリアルタイムモニタリングられた資源を有効に活用し，信頼性の高い政策や施策を実行するために，各省庁において「DX」（Digitaltransformation ） や 「 EBPM 」 （ Evidence based policy

2012年にトロント大学がCNN（Convolutional Neuralmaking：証拠に基づく政策立案）が実行に移されつつNetwork）を開発し，画像処理による高い物体識別能力

MURAKAMI Keisuke, MATSUMOTO KaAzuki, MATSUDA Masanori-90-

を示したことからディープラーニングによる物体や状提供による気象条件に合わせた運転や行動抑制の促し況識別の技術が進展してきた．また，スマートフォンが重要となる．また，積雪寒冷地での自動運転の普及に代表されるような小型で演算性能の高い通信機能をには走行する車両が相互に道路状況を交換し車両制御持ったコンピュータが登場したことから，定点もしくの高度化が求められることから，冬期視界や路面状況は移動体にカメラ付きのコンピュータを設置し，取得の判別に関する研究を行っている．冬期視界の判別にした映像データを解析し，サーバーへ伝送することでおいては，視界が昼夜で見た目が異なる事に配慮し，４つの画像特徴（空間周波数，明度，Optical flow，データをリアルタイムに取得するエッジAI技術が着目されている．これまでの道路や交通に関するリアルタ

Inception v3）をELM（Extreme learning machine），SVM

イムデータは，有線ネットワークで接続された定点で（Support Vector Machine）の識別器へ投入して視界レベの交通量の常時観測やCCTVカメラの映像からの取得やETC2.0道路プローブデータなどのGPSでの車両位置情報

ルを１次判別し，１次判別結果から出現頻度が高い視等に限定されてきたが，エッジAIの活用は，定点や移動体を問わず，多様なデータを安価に取得でき，様々精度に視界状況を判別するモデルを構築した（図-2，図-3）．また，CNNを用いた路面状態（乾燥・凍結なな道路マネジメントへの活用が期待される．

ど）を識別する軽量なAIも搭載しており，リアルタイ界レベルを現在の視界レベルと判別する工夫を行い高道路マネジメントに必要となる道路や交通に関係すムに視界と路面状況を識別する．本モニタリング技術

るデータは多次元的・多様なデータの収集が必要となは，車載可能なエッジAI機器を都市間バスに設置しモるが，蓄積すべきリアルタイム道路データを大分するニタリング試験を行っている（図-4）．と，①道路状況データ，②道路上を通行する車両や歩行者等の移動データ，③交通を制御するための信号機

入力映像

特徴量などのデータ，④気象状況などのデータから構成され，将来的にはこれらのデータがプラットフォーム上で管周波数理され，各プラットフォーム間やサービスにAPI（Application Programmers Interface）を介してリアルタイム明度にデータが交換される状況が想定される（図-1）．本稿

ELM
SVM
ELM
SVM

Optical Flow

ではデータプラットフォームでのデータ統合を見据えて北海道で取り組む，①，②に関するモニタリング技

識別器

Inception v3

術を紹介する．

LateFusion

ELM
SVM

視界レベル

ELM
SVM

図-2 視界レベルの判別モデル

データプラットフォーム

エッジＡＩ等①道路状況データ②交通データ 等

制御ログ③交通制御データ 等

衛星データ
XRAIN

④気象データ 等

API

各種マネジメントへの活用

センシング

GPSレシーバ

小型計算機

可視光カメラ・視界および路面状況の計算・映像・画像等のサーバー伝送

図-1 道路モニタリングデータプラットフォーム

4. リアルタイム道路モニタリングへの取り組み
Level 1

(1) 冬期道路状況のモニタリングa) 冬期視界や路面状況の判別

Level 2

Level 3図-3 エッジAIデバイスと視界レベルの出力

積雪寒冷地である北海道においては，冬期の視界や路面が時々刻々と変化するため，ドライバーへの情報
MURAKAMI Keisuke, MATSUMOTO KaAzuki, MATSUDA Masanori-91-

視界の分析
Level2

Level1

Level3

図-6 狭窄の進行具合

(2)

路面の分析

道路舗装のモニタリングa) 道路舗装のネットワークレベル評価
北海道は道路延長が長いことから効率的に修繕を行う事が求められ，路面計測データや住宅立地データの空間結合による修繕対象の優先順位付けを行うなどエ

図-4 視界と路面データの判別状況

ビデンスに基づく修繕計画の立案が欠かせない．
b) 堆雪による道路の狭窄状況の判別

このような認識のもと，市販カメラを用いた大規模都市部における除排雪の効率化等における活用を目調査（室蘭市全管理道路・道内国道・道道）を行い，AIによる路面状態（ひび割れ，IRI，わだち，区画線，指し堆雪による道路の狭窄状況を識別するAIの検討を行っている．狭窄状況の把握にはエッジAI機器のカメ

自転車快適性）の計測手法の開発を行っている．図-7は，CNNの一種であるU-netを用いたピクセルレベルのひびラ映像から画像の色や空間周波数，車載する車両周辺の車両検出や信号機検出，深度マップなどの複数特徴をELM（Extreme learning machine）を用いて狭窄の進行度割れ検出を行った例を示す．AIによる判別結果は，予合いを判別する（図-5）．なお，色・空間周波数は積雪難な場合もあることから，人間にとって説明可能なAI量に応じて変化する白色や低周波成分，信号機の位置は狭窄の進行で限定される横位置の把握，周辺車両のであることに配慮し，「説明可能なAI」（XAI：Explainable artificial intelligence）を目指し損傷原因と損傷個位置は狭窄の進行で限定される周辺車両との距離，深所の可視化（図-8）や損傷原因の地域比較（図-9）につ度マップは積雪量に応じて変化する堆雪の高さを表現いても研究を行っている．

測結果や推定結果に至るプロセスが人間により説明困するための特徴量である．狭窄状況の出力は図-6のように，３レベルで判別される．Level1は，堆雪がなく問題なく並走可能な状態，Level2は，堆雪があるが４車線道

R230下りKP28.455km

路において３車線程度の幅が確保されている状態，Level3は，堆雪があり４車線道路において２車線が閉塞されている状態である．例えば，バスやタクシー等の車両にエッジAI機材を車載できると都市全体の狭窄状3.5m（7ます）況を把握し効率的な除排雪の計画が立案できることとなる．
入力映像

特徴量

識別器

図-7 U-netを用いたピクセルレベルのひび割れ検出
入力動画
色・空間周波数

凍上
ELM

温度応力

支持力不足

狭窄の進行具合

周辺車両や信号機の位置

図-8 損傷原因の判別と根拠に関する可視化例

深度マップ

図-5 エッジAIデバイスと視界レベルの出力

MURAKAMI Keisuke, MATSUMOTO KaAzuki, MATSUDA Masanori-92-図-12 オプティカルフローによる振動不快度の検出
図-9 ひび割れ発生原因の地域比較b) 道路の快適性評価
北海道は，景観的な魅力からサイクルツーリズムやドライブ観光に対する人気が高く，サイクルルートの快適性や北海道らしい景観を楽しむためのドライブルート情報の提供を行う事で更なる魅力を高めることができると考えられる．このような背景から，サイクルルートの振動不快度に基づく自転車快適性や道路景観構造の数値化に関する研究を行っている．快適性や景観構造の数値化に当たっては，乗用車や自転車に車載したGPS内蔵の市販カメラにより映像とGPSデータなどの走行調査を実施した（図-10）．景観構造の把握は取得した映像よりフラクタル次元，空の占有率，緑の占有率などの特徴量を取得し道路景観をクラスタリングする事で把握する．自転車の快適性は，サイクリスト

図-13 富良野エリアの道路景観構造が感じる振動をシーケンス画像からオプティカルフロー（図-11，図-12）を計算し，鉛直成分の大きさから把握する．これらの景観構造や快適性に関するデータはGPSデータとマッチングする事ができるため，道路景観構造のマップ（図-13）や自転車快適性のマップ（図14）として把握する事が可能である．

市販カメラ（GPS内蔵）図-14 自転車快適マップの作製例(3) 昼夜を問わない車両のモニタリング
夜間の映像データとして取得される画像データはAI

図-10 快適性評価のための走行調査機材の認識処理に最適ではない事があり，昼夜を問わないエッジ処理

2値化処理

2値化処理

リアルタイムモニタリングにおいて識別精度が低下する可能性がある．そのため，図-15に示すような昼夜を問わず車両を検出可能とする画像の明瞭化を含む（AIのための見える化）認識モデルを検討した．明瞭化にフラクタル次元（市街度）

空の占有率
（広大度）

おいては，オリジナル画像，ノイズ除去画像，コント緑の占有率（森林度）

ラスト強調画像，ノイズとコンラスト強調を行った画

図-11 画像解析による道路景観データの抽出

MURAKAMI Keisuke, MATSUMOTO KaAzuki, MATSUDA Masanori-93-入力映像

明瞭化

１次検出

表-2 AIでのセンシング項目例とデータソース

検出結果

元画像

センシング項目
ノイズ除去①常時交通量自動車,歩行者,自転車交通流の②道路パフォーマンス
計測
速度や交通流率等③車両挙動

複数の検出結果を統合コントラスト強調④冬期の視界・路面
道路環境 ⑤駐停車．雪の堆積状況の計測⑥道路の舗装状態

ノイズ除去
コントラスト強調

データソース
カメラ
ETC
映像
2.0〇-〇〇〇〇〇〇-〇△

図-15 昼夜を問わない車両の判別モデル

るデータを利用した予測手法についても発展していく

表-1 提案手法と従来手法の精度比較

提案手法
従来手法

適合率
0.880
0.843

再現率
0.994
0.996と考えられる．リアルタイムなAIを活用した分析や予F値
0.934
0.913

測技術は．データから最適な施策を動的かつ自動的に導き社会にフィードバックするためのコア技術になると考えられ．例えば以下のような展開が考えられる．

像の４種類を用いそれぞれにCNNを適用し車両を検出し，＜渋滞対策＞それぞれの検出結果を統合化することで検出精度の向・ 過去の渋滞箇所．状況．要因をAIによる学習し．
高精度な渋滞予測

上に期待できることを確認した（表-1）．なお，表に・ 渋滞予測に基づく．交通信号の最適化や最適な経示す適合率は正と予測したデータのうち実際に正であ路情報の提供と行動変容るものの割合，再現率は実際に正であるもののうち，正であると予測されたものの割合，F値は適合率と再現＜暴風雪の対応＞率の調和平均を表す．

・ 大雨．大雪等の道路パフォーマンスを低下させる
気象条件の検出し．事前に道路管理（計画的な除また，複数のカメラを設置し駐車場等における漏れ排雪．除排雪車両の偏在軽減）の無い車両検出を行うために必要となる最小カメラ台

・ 暴風雪などの事前情報を提供する事による行動変数と配置の検討として，VRシミュレーションを用い容の促し

様々な角度から取得したカメラデータの組み合わせ最適化問題を解き，識別精度の向上とカメラの台数や画角などの適応的なパラメータ設定の検討も行っている．

7. まとめ
本稿では，地域道路経済戦略研究会 北海道地方研

６．道路交通施策におけるＡＩ技術の適用領域究会で取り組んでいる北海道のリアルタイム道路モニ
道路交通施策の検討や実施には様々なデータの蓄積

タリングのためのエッジAI技術の研究について紹介をとデータ分析による課題抽出．課題への対応策の検討行った．北海道で取り組む画像データ等を使ったAIにや効果の把握が重要となることから．AI技術の適用領よるセンシング技術の進歩は著しいことから，既往手域の整理を行う．表-2は国土交通省所管の道路関連デ法についても識別精度の向上やその適用範囲が拡大すータとAIを活用し．センシング項目と必要なデータをるものと考えられる．データ駆動型社会を目指すDXや整理したものであるが．カメラ映像は情報量が高いこ

EBPMの推進に欠かせないデータを多量かつ安価に取得とから様々なデータを得やすいことがわかる．また．

が出来るようになってきており，今後も迅速な施策や交通量の計測や道路環境の計測は．判別分析を基本と対策の立案に向けてICTやAIの適用範囲を拡大するためすることからCNNが適用でき．学習に必要となるデータの研鑽を継続したいと考えている．の蓄積によりセンシング項目の拡大や精度の改善や発展が期待される．渋滞や気象予測といった将来の予測

謝辞：地域道路経済戦略研究会北海道地方研究会の委においては．リカレントニューラルネットワーク一種員である北海道大学高橋翔准教授，室蘭工業大学浅田であるLSTM(Long Short Term Memory)を利用した予測手法の適用が可能である事から．リアルタイムに得られ拓海助教が取り組むテーマから研究成果を紹介させていただいた．ここに深謝の意を表します．

MURAKAMI Keisuke, MATSUMOTO KaAzuki, MATSUDA Masanori-94-