技報第 30 号

2021

ＡＩ技術を活用したＰＡ満空判定モデルのインハウス検討
阪神高速道路(株)技術部デジタル技術戦略室 髙松 大樹
阪神高速技術(株)工事部情報管理室
永廣 悠介
阪神高速技術(株)工事部情報管理室
中村 卓矢………………………………………………………………………………
要旨

阪神高速道路ではお客さまに休憩いただく施設として全 17 か所でパーキングエリア(PA)を整備している．利用率の高い PA の入路手前には PA の駐車場の混雑状況を「満車」「混雑」「空車」で知らせる満車表示板を設置しており，PA に入らずに PA を利用するかどうかの判断ができるようになっている．しかし，満車表示板が設置されている PA の殆どは，24 時間常駐するコンシェルジュによる混雑状況の把握，提供となっている．
本稿は，混雑状況の把握，提供に関する業務効率化のため，インターネット上で公開されている学習済み物体検出用モデルを用い，インハウスにより PA の駐車場の満空判定モデルの検討及びその精度について検証したものである．
キーワード:AI，PA，満空判定，インハウス

はじめに今回，コンシェルジュによるお客さまサービスの更なる充実を目的に，PA の駐車場の混雑判断

阪神高速道路ではお客さまに「ほっ」と一息つを自動化することでコンシェルジュの業務効率化いていただく処(ところ)＝「ほっと処(しょ)」をを図るため，学習済み物体検出用モデルを用いたコンセプトとしたパーキングエリア(PA)を全 17

PA の駐車場の満空判定モデルについて阪神高速か所に展開しており，いずれも小規模（駐車台数グループ内でのインハウスによる検討を行った．

6～135 台）であるが，多くのお客さまに休憩場所としてご利用いただいている．中でも，6 か所の PA（京橋東行，京橋西行，泉大津北行，泉大津南行，中島，朝潮橋)は利用率が高くレストランや売店も併設されており，PA の手前に設置された PA 満車表示板で駐車場の混雑状況を「満車」「混雑」「空車」により提供している(図-1)．PA
満車表示板を備える PA では，駐車場の混雑状況の判断は，PA でのお客さま対応のために 24 時間常駐しているコンシェルジュによる駐車場巡回等の目視確認により行っている．

図-1 PA 満車表示板- 127 -

１．物体検出用フレームワークの選定

車両検出率は，PA 画像からカウント対象とする車両を選別後，カウント対象とした車両のうち画像検出に利用できるフレームワークは多数存検出できた台数をカウントし，(カウント対象車在するが，本検討は効率的に情報収集を行えるよ

両の検出数)/(カウント対象車両数)により算出しうに，①ユーザー数が多い，②参考文献が豊富，た．

③技術コミュニティが活発であるという条件を満表-1 Github から選定対象とした 6 モデル

たす Tensorflow を選定した．

２．物体検出用モデルの選定
物体検出用モデルにはモバイル向けの軽量・高速化タイプから，物体検出専用デバイス向け高検出率追及タイプまで様々なモデルがある．PA の駐車場の満空判定では処理速度よりも検出性能が重要となるため，インターネット上(Github1))で公開されている物体検出用モデルのうち，検出精度の高い学習済み物体検出用モデル(表-1)を用い

表-2 検討の実行環境て実画像による精度検証比較を実施し，選定することにした．本検討は全て表-2 に示す環境により行った．
表-1 の 6 種類の学習済み物体検出用モデルについて，泉大津北行 PA の駐車場の実画像を検証データに用いて精度検証比較を行った(表-3)．検証にはカメラ画角，車種，昼夜，天候，車両色の多様性を考慮し，64 パターン，687 台の車両が写る
87 枚の画像を用いた．
表-3 学習済み物体検出用モデルの精度検証比較- 128 -

３．駐車判定ますの指定方式の検討

3-3 駐車ますに対するカメラ画角
車両の側面や斜め方向から撮影した場合，大型車など車両が大きくなるほど車両として検出した

3-1 座標の指定方式
駐車判定を行う駐車ますの座標（ます）を指定ことを示すバウンディングボックス(以下，BB)する方式として，①ドット(1 点)，②正方形(左も大きくなり，近隣の駐車判定ますと被り易くな

上，右下，2 点)，③長方形(左上，右下，2 点) ， る．また，車両による死角については車両の有無④四角形(4 点指定)が考えられる(図-2)．判定アが判別し辛く，駐車状況の判断が困難である(図-ルゴリズムの実装や初期設定の容易さ，期待され4)．対して，正面や背面方向から撮影した場合，る精度を考慮し，②正方形で座標指定することとBB は近隣の駐車判定ますに被り難く，車両によした．

る死角も少なくなる．
よって，車両に対して正面または背面からの画角を検討対象とした．

BB

図-2 駐車ますの座標指定方式
3-2 駐車判定ますの大きさ
広角カメラで撮影した場合，画像の手前と奥で駐車ますの大きさが異なる．駐車判定ますの大きさを固定すると，駐車ますと駐車判定ますの面積比率がカメラからの距離によって大きく変化する
ため，駐車ます毎の判定精度のバラツキが大きくなることが予想される．よって，駐車ます毎の駐車判定ますの大きさは可変とした(図-3)．

図-4 カメラ画角比較

図-3 駐車判定ますの大きさ- 129 -

４．追加学習による車両検出精度の改善

５．未知のカメラの画像に対する汎用性の評
価今回選定した物体検出用モデル「faster_rcnn_in
ception_resnet_v2_atrous_coco」は表-3 で示したと

泉大津北行 PA で追加学習によりほぼ 100%の車おり，初期の学習状態では夜間や暗色車両の検出両検出率を実現した追加学習後モデルにおいて，率が極めて低いため，追加学習により検出精度の未知のカメラの画像に対して汎用性の評価を行っ改善を試みた．

た．類似画角の画像で評価するため，既知のカメ

追加学習は学習済み物体検出用モデルのネット

ラの画像として追加学習の対象カメラである泉大ワークを有効活用でき，少ない教師データと学習

津北行 PA のカメラ 2，および未知のカメラの画時間で検出精度の向上が期待できるファインチュ像として泉大津南行 PA の車両前面からの画角でーニング(学習済み物体検出用モデルの重みデー撮影するカメラを比較対象とした（表-5）．

タの再学習)を用いた．教師データとして，泉大車両検出率の比較の結果，既知のカメラの画像

津北行 PA で 8 パターン(2 画角，画像の明暗，大の検出率が 98%に対して，未知のカメラの画像の型車，普通車)，7135 台の車両が写る 836 枚の画検出率は 85%であり高い検出率は維持されていた．

像(２．で精度検証に用いた画像は含まない)によ

未知のカメラの画像での検出率の低下は，既知のり追加学習を行ったところ，大幅な精度改善に成カメラの画像よりも奥側の駐車ますまでの距離が功しており，車両検出率はほぼ 100%となった(表遠く，小さく写った車両が検出できていないこと-4)．なお，精度検証は，追加学習の効果を比較に起因する(図-5)．しかし，手前側では問題なくするため２．の検証で用いた画像により行った．

検出できていることから，カメラの設置条件を同様にすれば検出精度は改善可能と考えられる．

表-4 追加学習による検出精度改善効果
表-5 未知のカメラの画像に対する車両検出率

図-5 未知のカメラの画像に対する車両検出結果- 130 -

図-6 満空判定プロセス

６．満空判定精度の検証

台，空車：11～0 台とした．

6-1 プロトタイプの作成
満空判定精度の検証にあたり，図-6 の満空判定プロセスを用いた PA の駐車場の満空判定モデ
ルのプロトタイプを作成した．過程①～④詳細は図-7 駐車判定ます設定例

次のとおりである．
①初期値設定②車両検出
カメラ画像に対して検出した全 BB から駐車判

プロトタイプに以下の項目を初期値として設定する．

定ますとの重なり判定対象となる BB を抽出する［a.対象クラス］

までのフローは図-8 のとおりである．

車両関連のクラス(car, bus, truck)を検出対象とし，BB を生成する．
［b.検出確度］
検出確度 50%以上のクラスを検出対象とする．
［c.ます座標］
駐車判定ますを設定する駐車ますは，検出したBB が近隣の駐車判定ますに大きく被らない画角範囲まで(泉大津北行 PA では 17 台分)とし，駐車判定ますは駐車ますの中央付近に大きく取れるように設定する(図-7)．
［d.重なり率］
BB が駐車判定ますに 50%以上重なっている駐車ますについて，車両ありとする．
［e.満･混･空 判定用しきい値］
満車，混雑，空車の判定のためのしきい値は，泉大津北行 PA のカメラ画像で精度検証を行う
ことを前提に，満車：17～16 台，混雑：15～12- 131 -

図-8 重なり判定対象 BB の抽出フロー

③駐車ますとの重なり判定
車両検出過程にて重なり判定対象となった BB

xと，駐車判定ますとの重なり判定により駐車の有無を判定するまでのフローは図-9 のとおりである．

y図-10 重なり判定および駐車判定方法④満空判定①で設定したしきい値と③で駐車あり判定となった台数の照らし合わせにより，満車，混雑，空車の判定を行う．
6-2 満空判定精度の検証４．で得た追加学習後モデルを前述のプロトタイプに適用し，満空判定の精度を検証した(表-6)．
なお，精度検証は泉大津北行 PA のカメラ 2，カメラ 3 から取得したカメラ 2 台分の画像を 1 セッ
図-9 BB と駐車判定ますとの重なり判定フロートとし，計 336 セット(14 日間×24 セット/日,1 セットあたり 17 駐車判定ます)の画像により行った．

〔処理 A〕中心座標を使った重なり判定

真値に対する空車判定の正解率は 100%ではあBB と駐車判定ますについて，下記条件１およったが，満車，混雑判定の正解率については，駐び２を満足した場合,重なり判定となる．

車台数を真値よりも少ない台数に判定したことで，

条件１．中心点同士の x 座標の距離が，それそれぞれ 65%，68%となった．

ぞれの横辺の長さの半分の合計よりも短い．

表-6 満空判定精度の検証結果

条件２．中心点同士の y 座標の距離が，ぞれぞれの縦辺の長さの半分の合計よりも短い．
〔処理 B〕重なり部分の面積割合による駐車判定
駐車判定は，駐車判定ますの面積と重なり部分の面積の比率を算出することにより行う．

- 132 -

７．満空判定の誤判定原因と対策てしまう．
この重なり判定不良への対策として，(1)重な満車,混雑の誤判定について詳細を調査したとり率のしきい値調整，(2)駐車判定ますの大きさ

ころ，大型車用駐車ますに普通車などの小さな車および形状の調整，(3)駐車判定ますの位置調整

両が駐車した際，駐車判定ますと BB の重なり判がある．
図-11(a)のように駐車ますと BB に重なりがあ定不良が発生することが主な要因であることが分かった．

れば，重なり率のしきい値を下げることにより駐車判定を得られる．しかし，図-11(b)のように駐車判定ますと BB に殆ど重なりがない場合，重なり率のしきい値を下げすぎると隣の駐車ますのBB の重なりにより駐車車両がなくても駐車判定となることが考えられる．そのため，駐車判定ますを駐車ますごとに大きさや形状を変更することで，駐車ますのどこに駐車しても重なりを得られやすくする対策が有効であると思われる(図-12)．
また，本検討では駐車判定ますを駐車ますの中央に配置しているが，過去に検出した BB の重なりやすい位置に駐車判定ますを再設定することも有効であると考えられる(図-13)．

図-11 主な重なり判定不良例
図-12 駐車判定ますの大きさ・形状調整
図-11(a)は駐車判定ますと BB が重なっているが，駐車判定に至らなかったパターンである．カ
メラ画角に対して駐車ますの手前側に駐車した場
合，駐車判定ますと BB は重なるものの，駐車判定となるための十分な重なりは得られにくい．図-11(b)は駐車判定ますと BB が殆ど重ならなかったパターンである．カメラ画角に対して駐車ますの奥側に駐車した場合，3 ナンバーサイズの車両であっても BB の大部分が駐車判定ますから外れ- 133 -

図-13 駐車判定ますの位置調整

８．まとめ定の主な原因を特定でき，精度改善が期待できる対策方法を得ることができた．今後は実環境へのインターネット上で公開されている学習済み物

実装によりコンシェルジュの業務支援を目的とし体検出用モデルを用いた PA の駐車場の満空判定た試行運用を行いつつ，各種パラメータの適正化モデルをインハウスで検討した．実画像による追により満空判定精度の改善を実施することで，自加学習を経て車両前面および車両背面からの画像

動満空判定モデルの実用化を目指したい．

では車両検出率はほぼ 100%を達成した．未知の画像に対しても類似画角であれば汎用性は高いことが確認できた．一方，満車，混雑の判定精度はそれぞれ 65%，68%であったが，満空判定の誤判

参考文献
1) 学習済モデル配布元
Github 公式ページ：Tensorflow 1 detection model zoo
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/
object_detection/g3doc/tf1_detection_zoo.md , (2022.1.21)

DEVELOPMENT OF PARKING LOT CONGESTION DETERMINATION MODEL FOR
EXPRESSWAY REST AREAS UTILIZING THE ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Hiroki TAKAMATSU, Yusuke NAGAHIRO and Takuya NAKAMURA
The Hanshin Expressway has a total of 17 expressway rest areas (called parking areas, PAs) for drivers
and passengers to take a rest. Before the entrance to a highly used PA, a variable electronic sign is installed
to indicate the congestion status of the parking lot, so that the users can decide whether to enter the PA ornot. However, most of the PAs with the parking information sign have concierges on duty 24 hours a day
and rely on them to monitor and provide parking congestion information. In order to improve the efficiencyof this operation, an in-house model was developed for determining whether a parking lot is full or vacant,using a trained object detection model available on the Internet, and its accuracy verification was performed.

髙松 大樹

阪神高速道路株式会社
技術部 デジタル技術戦略室
Hiroki TAKAMATSU

永廣 悠介

中村 卓矢

阪神高速技術株式会社
工事部 情報管理室
Yusuke NAGAHIRO

阪神高速技術株式会社
工事部 情報管理室
Takuya NAKAMURA- 134 -