DEIM Forum 2017 A5-1

運転状況を考慮したドライブレコーダデータからの潜在リスク交差点検知手法
豊田 正史†

横山 大作†

伊藤 正彦†† 東京大学生産技術研究所 〒 153–8505 東京都目黒区駒場 4-6-1
E-mail: †{toyoda,yokoyama,imash}@tkl.iis.u-tokyo.ac.jp
あらまし

交通事故の件数は近年減少傾向にあるものの依然として深刻な問題であり，運送事業者等においては交通安全への取り組みが活発に行われている。本論文では，運転者や通行者が注意を払うべき潜在リスクを持つ交差点を大規模なドライブレコーダデータから検知する手法を提案する．本手法では，大規模な運転操作データに加え，運転が行われた道路の形状や天候等の状況を考慮して実際に事故が発生した交差点と特徴が類似する交差点を潜在リスクとして検知する．数千人規模のドライブレコーダデータを用いた実験を行いその有効性を示す．
キーワード

交通, ドライブレコーダ, 潜在リスク止への活用が期待できる．例えば，運送・運輸事業者における1. は じ め にドライバーの教育や，自治体におけるヒヤリハット地図の提供，内閣府の平成 28 年版交通安全白書 [1] によると，交通事故道路修繕の優先順位付けなどへの利用が考えられる．現在，多発生件数は近年減少を続け平成 27 年には年間約 53 万 7 千件とくの自治体では，住民にアンケートを取るなどして道路の危険なったものの，自動車保有台数 1 万台当たりの死傷者数は，平箇所を示した「ヒヤリハット地図」を作成しているが，主に人成 3 年から横ばいになり近年では漸減傾向が続いており，依然手で作成されているためカバーできる範囲や正確性に問題があとして深刻な社会的課題である．今後さらに事故や死傷者数をる．また警視庁では実際に事故が発生した箇所を「交通事故発減少させるためには，運転者および車以外の通行者に対し，運生マップ」として公開している（注 2） が，実際に事故が発生した転データ等に基づくより精密な交通安全支援が必要となること

場所のみを注意するだけでは不十分である．

が見込まれる．

我々は，ドライブレコーダのメーカーと協力し，バス事業自動車に関する交通事故の証拠映像の記録などを目的とし者の大規模なドライブレコーダデータ，道路の数値地図，雨量たドライブレコーダの市場は現在も拡大を続けており，交通安データを用いた実験を行った．これらの異種データを統合した全に資するデータが大規模に獲得できる状況が実現している．

特徴量を設計するためのデータ統合化方法を示し，操作数やそ（注 1）によると，ドライブレコーダの国内の属性分布，異常操作数などの特徴量を用いた潜在リスク交差

販売台数は 2015 年には前年比 42 ％増の 61 万台となり，自動点の検知手法を設計した．実験の結果，交通事故リスクに寄与車保有者における製品認知率も 97 ％へ上昇している．ドライ

する特徴量に関するいくつかの知見が得られたためこれを報告

ブレコーダはもともと事故の瞬間を記録するものであったが，する．

GfK ジャパン社の調査

近年では高機能化が進んでおり，記録できる情報の量も種類も本論文の構成は以下の通りである．2. 節では関連研究を述べ増えてきている．事故の記録だけでなく，ブレーキやハンドルる．3. 節では研究に用いたデータセットの詳細を説明する．4.

等の運転操作を常時記録できるようになってきており，大規模節ではドライブレコーダデータと道路や天候状況を考慮した，な運転操作データが蓄積されている．

データ統合化手法ならびに潜在リスク交差点検知手法を提案す

本論文では，大規模な業務用ドライブレコーダデータを用いる．大規模な業務用ドライブレコーダデータを用いた実験結果て，道路上での運転操作の特徴に関して詳細に分析し，さらにを 5. 節で述べる．6. 節でまとめと今後の課題について述べる．

運転が行われた道路や天候の状況などの異種データを統合して潜在的リスクのある道路を検知する手法を提案する．ここでは

2. 関 連 研 究

交差点の事故に着目し，実際の交通事故発生交差点における運カーナビなどから得られた危険運転が行われた場所を提供す

転操作の特徴を学習し，特徴の類似した交差点を潜在リスクとるサービスとして本田技研工業株式会社のインターナビ（注 3） やして検知する．1 つの事故の背後には，多数のヒヤリハット事

東京都トラック協会の G Map（注 4） がある．実装の詳細は不明で例が隠れており，運転操作の分析から交通事故に関するヒヤリあるが，これらのサービスでは急ブレーキや急ハンドルの発生ハットを抽出し，潜在リスクとして示すことができれば事故防（注 2）：http://www3.wagamachi-guide.com/jikomap/（注 1）：「ドライブレコーダーの 2015 年販売動向と消費者動向」(2016 年 3 月)

（注 3）：http://www.honda.co.jp/internavi/

http://www.gfk.com/jp/insights/press-release/2015-17/（注 4）：http://gmap.dgis.jp/dc/ngt.html

等，単純な指標しか用いておらず，本研究で用いているような代表値として記録される．本実験では，ブレーキ操作とハンド詳細な運転操作の属性については考慮されていないようである．

ル操作の 2 種類の操作記録を用いている．記録されているデー

ドライブレコーダデータから得られる詳細な運転操作データを分析した研究としては，[2–4] などがあるが，いずれもドラタの属性の詳細を表 1 に示す．

3. 2 数値地図データ

イバーの分類を目的としており，道路のリスクに関する分析は運転操作の行われた道路状況を取得するために，道路の数値行われていない．[2, 3] では少数のドライバーを詳細に分析する地図データを用いた．本実験では，住友電工の拡張版全国デジことを試みており実験から得られるデータを道路リスクの分析

タル道路地図 DB を用いてバス事業者の営業地域における交に用いることは難しい．我々の研究グループは [4] において本

差点 (ノード) の緯度経度情報，および交差点に接続している研究と同種のドライブレコーダから得られた大規模なデータを道路 (リンク) の属性情報を用いている．リンク属性としては，用いてドライバーのリスクを推定する手法を研究している．こ

道幅，交通制限などの情報が利用可能であるが，今回は主に道のような 1,000 人規模のデータになると道路の網羅率も高くな幅の属性を用いている．拡張版全国デジタル道路地図 DB におり，道路リスクを分析することが可能となる．

いては，各リンクに 4 段階 (0〜3m，3m〜5.5m，5.5m〜13m，道路の事故リスクに関する研究では，これまで主に道路の形状や環境および交通量や事故データを用いて分析が行われてきた [5–7]．これらの研究では，交差点等における事故の発生13m〜) の道幅情報が付されており，道幅と運転挙動の関係を考慮したリスク交差点検知のための特徴量を設計する．

3. 3 事故データ率を様々な道路特徴から推定する関数を Safety Performance

ドライブレコーダデータの提供を受けたバス事業者においFunction (SFP) と称し，道路の幅やレーン数，曲率などの特て実際に起こった事故の記録，及び交通事故総合分析センター

徴や交通量，事故発生データなどから事故率を回帰等によって(ITARDA) が提供しているイタルダ区間別データ（平成 24〜

求め，事故の発生原因などを分析している．しかし，交通デー

26 年事故版）を用いて，正例となる交差点データを抽出した．

タに関しては，交通量や平均速度など基本的な統計量のみを用

バス事業者の事故記録については，交差点で起こった事故の記

いており，詳細な運転操作データを用いたものは見当たらない．

録から，緯度経度を特定し上記数値地図の交差点にマップした．

交通事故発生データの視覚的な分析を行った研究としてそのうち運転操作が十分に行われている交差点を使用した．事は，[8–10] などがあるが，主に事故の統計的な分析や閲覧を目故の記録には，ドライバーに責任がないものも含まれている的としたもので，道路の潜在的なリスクを把握しようとする試が，今回はドライバー自身のリスクではなく，場所のリスクをみはなされていない．我々は，ブレーキ操作やハンドル操作に検知することが目的であるため全ての事故を正例として用いた．

おける車両の加速度や躍度といった詳細な情報を可視化し，要ITARDA 区間別データでは，警察庁からの交通事故データが注意道路を視覚的に探索するシステムを開発してきたが [11]．

道路地図にマップされており，平成 24 年から 26 年の間に 1 回手動による探索には限界があり，潜在リスク個所を自動的に検以上交通人身事故が発生した交差点を正例として用いる．

知する手法による支援が必要不可欠である．

3. データセット

3. 4 雨量データ
運転操作の行われた時の状況として天候も考慮する．国土交
通省 X バンド MP レーダーネットワーク (XRAIN) から得ら

本節では，本研究で用いたデータセットの詳細について述べれた 250m メッシュ，1 分単位の雨量情報を用いて運転操作のる．本研究では業務用ドライブレコーダを設置しているバス事行われた場所および時間における雨量を天候状況情報として用業者から提供を受けたドライブレコーダデータおよび交通事故いる．

データを用いている．さらに道路状況，運転状況を考慮するため道路数値地図データ，および雨量データを用いている．

3. 1 ドライブレコーダデータ

4. 潜在リスク交差点検知手法
本節ではまず，ドライブレコーダデータ，数値地図データ，雨ドライブレコーダのメーカーである株式会社データテックの量データの 3 つの異種データを統合するための方法について述

協力の元，顧客であるバス事業者から実際に運行されているバべ，その後，統合したデータを用いて潜在リスク交差点を検知

スのドライブレコーダの提供を受けた．本データは，2700 人するための手法について述べる．

強のドライバーの約 1 か月分の走行データを含む大規模なものである．本データは，GPS から取得した 0.5 秒毎の車両の軌跡データと，ブレーキやハンドル操作といった操作の際に記録される運転操作データを用いている．

4. 1 ドライブレコーダデータ，数値地図データ，および雨量データの統合化提案手法では，交差点のリスクに関する特徴を，その交差点において行われた運転操作の集合，および各運転操作が行われ本実験で用いたドライブレコーダは，危険運転時に限らず全た時の道路および天候状況を用いて表現する．このため本手法ての運転操作を記録している．各種運転操作を走行中に検知し，では，運転操作を基本データとし，各運転操作に対して，その操作毎に操作が行われた時の時間，位置，速度や加速度等の代運転が行われた時の道路および雨量を紐づける統合化処理を行

表値を記録する．例えば，ブレーキ操作が検知されると，そのう．その詳細を以下に述べる．

ブレーキ操作が行われていた時間帯中の最大速度，最大前後加（ 1 ） 各運転操作の前後の時点での道路を特定するため，操速度，最大前後加速度変化（ジャーク）の値がブレーキ操作の作時の座標，および前後 3 秒の時点における座標を GPS の軌

表 1 運転操作データの詳細
運転操作

共通属性

操作特有の属性

ブレーキ操作 時刻，緯度，経度最大速度，最大前後加速度，最大前後加速度変化

ハンドル操作 時刻，緯度，経度最大速度，最大角加速度，最大角加速度変化，最大左右加速度

跡データから取得する．

操作集合を分割し，各パターンの操作数を特徴量として用いる．

（ 2 ） 数値地図データについて，座標から近傍の道路リンク

今回はバスのデータを用いているため 3m 以下の道路での操作を取得するインデックスを作成し，これを用いて上記 3 地点をはなく，それ以外の 3 段階 (3m〜5.5m，5.5m〜13m，13m〜)最近傍の道路リンクへ射影する．この 3 地点に対応する緯度経の組み合わせ (計９通パターン) を使用する．

度，リンク ID，道幅，交通規制などの必要情報を当該運転操

道幅毎の操作属性値の分布 道幅のパターンで分割した操作集

作に付加する．

合それぞれに対して，属性値の平均および標準偏差を特徴量と（ 3 ） 雨量データについて，座標および時刻から雨量を取得して用いる．

するインデックスを作成し，運転操作が行われた位置，時刻に道幅毎の異常操作数おける雨量を雨量データから取得し，当該運転操作に付加する．

ぞれに対して，上記の方法で異常操作を検出し，同じ閾値のこの処理により，各運転操作から道路，雨量の情報を参照す

道幅のパターンで分割した操作集合それセットを用いた異常操作数を特徴量として用いる．

ることが可能となる．データの冗長性は増すことになるが，実雨天時の操作数 雨量による運転挙動の変化を考慮するため，験の過程において運転操作のスキャンおよび運転状況データの雨天時 (雨量 1mm 以上) の運転操作を抽出し，その操作数を特参照を繰り返し行うことになるため，統合化を行う方が効率的徴量として用いる．

である．運転状況が付加された本運転操作データは，道路リス雨天時の操作属性値の分布 雨天時の運転操作に関する属性値

クの分析のみならずドライバーの分析にも利用可能であり汎用の平均および標準偏差を特徴量として用いる．

性も高い．

雨天時の異常操作数

雨天時の運転操作に対して，上記の方法

4. 2 潜在リスク交差点検知のための特徴量

で異常操作を検出し，同じ閾値のセットを用いた異常操作数を上記の統合化データを用いて，交差点のリスク検出のための特徴量として用いる．

特徴量を設計した．まず，数値地図を用いてバス事業者の営業

4. 3 潜在リスク交差点の検知エリア内の交差点をすべて抽出し，各交差点に関して 30m 以

上記で設計した特徴量を用い，交差点における事故発生デー内で行われた全ての運転操作を抽出する．さらに，操作数が一タを教師データとした教師あり機械学習により，潜在リスク交定以上ある交差点のみを実験対象として抽出する．この運転操差点を検知する．交差点を事故発生のありなしで分類する分類作の集合を用いて交差点の特徴を表現することになる．本手法

器を用いる場合は，事故未発生であるにも関わらず事故ありとで用いる特徴量の詳細を以下に述べる．

判定された交差点を潜在リスク交差点と考えることができる．

操作数 交通量の多い交差点は事故の発生する可能性が高いこ

また，交差点の事故回数に対する回帰を用いれば，事故の確率とを反映するため，交差点で行われた操作回数を疑似的な交通の高い順に交差点を順序付けすることで，潜在リスク交差点の量として用いる．ブレーキ操作およびハンドル操作の 2 種類のランキングとして用いることができる．

回数を使用する．
操作属性値の分布 交差点で行われた操作の属性値の分布を特徴量として用いる．ここでは，各属性値（最大速度，最大加速5. 実 験 結 果
今回の実験では，事故が発生した交差点のラベルを事故回数度等）の平均値および標準偏差を使用する．に関わらず 1 とし，事故の発生していない交差点を 0 として，異常操作数

急ブレーキ，急ハンドル等の異常操作が行われた

ロジスティック回帰を行うことで潜在リスク交差点の検知を試回数が多いと事故が発生する可能性が高くなるという仮説を反みた．このような設定とした理由には，事故データ中の交差点映するため，異常操作を検出しその数を特徴量として用いる．のうち，十分な運転操作数が得られたものが非常に少ないこと

最大速度と最大加速度，最大加速度と最大加速度変化など属性がある．ドライブレコーダデータの期間が 1 月程度であること

値の間にはある程度の相関関係が認められるため，マハラノビから，1 日平均 5 回程度の運転操作がある交差点を対象としたス距離を用いた異常値検出手法を使用する．特徴量としては，ところ (150 以上のブレーキ操作を閾値として使用)，事故発生

マハラノビス距離が閾値以上となる操作の数を用いる．今回の交差点数は 2,061 箇所であった．それに対し，対象となる交差実験では複数の閾値 (2,4,6,8) を用い，各閾値を超える操作の数

点数は 23,164 箇所あり，正例が 8.9%と少ない．このため事故を特徴量として用いた．

回数での回帰は難しく，また負例中にバス以外の事故が実際に道幅毎の操作数 交差点では異なる道幅の道路が交わることが起こっている交差点が多数あることが想定されることから，負あり，太い道から細い道へ右左折で進入したり，交通量の多い例に関する精度にはほぼ意味がない状況である．

太い道へ細い道から合流したりする場合などに事故リスクが増

こうした理由から，潜在リスク交差点検知の評価方法として加する．こうした運転状況を考慮するため，操作 3 秒前の道幅は，ロジスティック回帰による交差点のランキングにおいて，と 3 秒後の道幅のペアをパターンとして用い，パターンごとに事故発生交差点が上位にランキングされることを目標として，

表2

潜在リスク交差点検知実験の精度

特徴量

平均適合率 (Ave.P.)

ランダム

0.089

操作数

0.156

操作数+属性分布0.214

操作数+属性分布+異常操作数0.224

操作数+属性分布+異常操作数+道幅毎操作数

0.232

操作数+属性分布+異常操作数+道幅毎操作数+道幅毎属性分布

0.236

操作数+属性分布+異常操作数+道幅毎操作数+道幅毎属性分布+道幅毎異常操作数0.242

上記全特徴量+雨天時操作数・属性分布・異常操作数0.244

上記全特徴量+雨天時操作数・属性分布・異常操作数+雨天時道路毎操作数・属性分布・異常操作数

0.242

平均適合率 (Average Precision) を用いる．上記特徴量の組みており互いを補完しているからと考えられる．その中でも最も合わせに対して，L2 正則化付ロジスティック回帰を用い，平均下落の度合いが大きかったものが道幅毎の属性分布であること適合率が最適となるように C パラメタのチューニングを行い，から，異常操作の影響よりも通常の運転時の各種属性の分布の10 フォールドのクロスバリデーション時の平均適合率を評価に方がより重要であることがわかる．これは，急ブレーキや急ハ用いる．また，サンプルの順番による性能のばらつきが見られンドルのみを指標として用いていた従来の方法に限界があるこたため，サンプルのシャッフルとクロスバリデーションを 20 回とも示唆している．

繰り返しその平均を評価した．
実験結果を表 2 に示す．平均適合率はランダムにランキングした場合，正例の比率と同じになるため 0.089 が最低の基準値

表 3 各特徴量を除いた時の精度 (雨量関連特徴量以外)除いた特徴量

平均適合率 (Ave.P.)

なにも除かない場合0.242となる．操作数のみを用いたものが実質的なベースラインで–操作数

0.239

0.156 となっており，交通量が事故発生に寄与するという仮定–属性分布

0.239がある程度裏付けられた形である．

–異常操作数0.239

それ以降は，設計した特徴量を追加していった場合の平均適–道幅毎操作数

0.240合率を示している．運転操作の属性分布，及び異常操作数を追–道幅毎属性分布

0.236–道幅毎異常操作数

0.239

加することにより，0.224 まで平均適合率が向上しており，交差点での運転操作における速度，加速度等の平均やその標準偏差，および異常操作数が，精度向上に寄与していることが確認

6. まとめと今後の課題できる．さらに，道幅毎の特徴量についても操作数，属性分布，道幅毎異常操作数の追加に関して，さらなる精度向上が見られ，

本論文では，運転者や通行者が注意を払うべき潜在リスクを最大で 0.242 の平均適合率となっていることから，道幅の通過持つ交差点を大規模なドライブレコーダデータに加え，運転がパターンを考慮することが重要であることがわかる．

行われた道路の形状や天候等の状況を考慮して検知する手法を雨量に関する特徴量に関しては，ここまでの全特徴量に加え提案した。バス事業者の大規模なドライブレコーダデータ，道て雨天時の操作数・属性分布・異常操作数を加えたものと，さ路の数値地図，雨量データという異種データを統合した特徴量

らに雨天時の道幅を考慮した特徴量を加えたもので精度を測定を設計するためのデータ統合化方法を示し，操作数やその属性している．表 2 の下段にその結果を示す．道路幅を考慮しない，分布，異常操作数などを用いた特徴量を用いた，潜在リスク交

雨天時のすべての運転操作に関する特徴量の追加に関してはわ

差点の検知手法を設計し，実験を行った．実験結果から，交差ずかながら性能向上が見られた．しかし雨天時の道幅毎の特徴点での運転操作数および異常操作数が，事故リスクに寄与する量に関しては精度向上は見られなかった．雨天時の運転操作数ことが確認でき，さらに道幅や雨量を考慮することにより検知は全体の 1 割程度に留まっており，さらに道幅毎にデータを分性能が向上することが示された．今後は潜在リスク交差点の検割したことにより操作数がスパースになることが原因として考知結果を可視化し，バス事業者や自治体へ提供するため，リスえられる．より長期のデータを用いることによりスパースネス

クの原因を詳細に分析し，わかりやすく提示する方法についての問題はある程度緩和されると考えられ，今後実験を継続しても検討を進めている．

行う予定である．
また，設計した特徴量が精度にどの程度寄与しているか調べるため，雨量関連以外のすべての特徴量を用いた分類器から，１種類ずつ特徴量を除いて精度の変化を見たものが表 3 である．
すべての特徴量を用いた分類器の平均適合率 0.242 と比較すると，各特徴量を除いた場合の精度の下落はほとんどの場合非常に小さい．これは特徴量同士にある程度重複した情報が含まれ文

献[1] 内閣府. 平成 28 年版交通安全白書. 2016.
[2] Y. L. Murphey, R. Milton, and L. Kiliaris. Driver’s styleclassification using jerk analysis. In 2009 IEEE Workshop
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