自動運転技術の関連研究に用いられる走行データを効率良く応用する場合，交通状況を理解するための詳細な認識が重要である．そこで，走行データの認識に，走行中の自車から撮影されたカメラ画像を深層学習ベースモデルによる分類で得られる情報を用いることが有効な手段として挙げられる．本研究では，画像情報のみを扱うConvolutionalneuralnetwork(CNN)ベースモデルと画像とテキストの両方の情報を扱えるVisionLanguageModel(VLM)の走行画像認識性能を評価・比較する．実験の結果，VLMが詳細なラベルである走行エリア，走行場所，路面状況，渋滞状況，掠れた白線の有無，工事規制されている車線の有無のラベルにおいて，CNNベースモデルの精度を上回ったことが確認された．

近年，自動運転に関する技術は過疎地域の新たな交通手段の提供として広く研究されている．自動運転車にはカメラやLiDARといった複数のセンサが搭載されており，その情報をもとに自車や周辺環境を把握し，自動運転が可能になる．そのような自動運転車を市街地などで走行させたデータは，走行データとして自動運転分野に広く利用されている．この走行データを有効に活用するには，交通状況の詳細な認識が重要である．そこで，走行データに含まれる全方位カメラ画像の分類情報を深層学習ベースモデルで得ることが，走行データの認識に有効な手段として挙げられる．深層学習ベースの画像分類とは，ニューラルネットワークを用いて抽出された画像の特徴量から，画像が属するクラスを分類するタスクである．画像分類には一般的にCNNベースモデルなどが用いられるが，近年では，画像エンコーダとテキストデコーダから構成されるTransformerベースのVLMが登場しており，画像の特徴量のみ扱うCNNベースモデルと画像と文章の特徴量を扱うVLMでは，どちらが画像分類の性能が高いのかには検証の余地がある．図1の(a)はCNNベースの画像認識モデルであり，畳み込み層で構成されるエンコーダで画像の特徴量を抽出し，線形層と活性化関数で構成されるデコーダでクラスごとの確率を出力する．(b)はCNNベースの物体検出モデルであり，畳み込み層で構成されるエンコーダで画像の特徴量を抽出し，畳み込み層とアップサンプリング，活性化関数で構成されるデコーダで特徴量から，物体領域の座標(boundingbox：BBOX)とそのクラスごとの確率を出力する．(c)はTransformerベースのVLMであり，TransformerとMultilayerperceptron(MLP)で構成される画像エンコーダで抽出された画像の特徴量を別のMLPでテキストの特徴量に変換し，テキストと組み合わせて，TransformerとMLP，線形層，活性化関数で構成されるテキストデコーダ(LargeLanguageModel：LLM)に入力してテキストトークンの確率を出力する．本研究では，事前学習されたこれらのモデルに対して走行画像のデータセットでファインチューニングを行い，画像認識性能を評価・比較し，優れているモデルの検証を行う．