プロジェクト情報（概要） / Project information (abstract)

このプロジェクトは規程11条(2)により継続申請できません。データ利用を希望する場合は新規申請をお願いします。

基本情報 / Basic Informations

研究題目
Research Title

交通流理論とAI学習による非日常事象の発見

Detection of road abnormal events by traffic flow theory and AI learning
状態
Status

完了

Completed projects
研究番号
Research Number
832
研究代表者
PI
桑原 雅夫  /  東北大学未来科学技術共同研究センター
事務担当者
Secretary
梅田 祥吾  /  東北大学大学院　情報科学研究科
受入CSIS教員
CSIS reception staff

日下部 貴彦

Takahiko KUSAKABE
研究内容
Abstract

交通流理論とAI学習を用いて，移動体データと気象・地形データ等を融合解析し，リアルタイムに道路上で発生する非日常事象を発見し，事前にアラート発信が出来る手法を開発する．
具体的には以下の3点の技術研究開発を実施する．
1.非日常の発見には，利用者の日常の移動行動をAI学習しながら，プローブだけでなくドラレコ（ドライブレコーダー）画像等を自動解析して，質が異なるデータを融合する手法の構築．
2.非日常の事前アラートには，渋滞，降雨，降雪，浸水，地形などの観測可能な周辺環境（素因・誘因）と非日常発生との関連性を把握することが重要で，過去の災害や観光地，イベントデータを数多く収集した分析．
3.リアルタイムに可視化するシステムについては，より操作性が高く必要な情報を迅速に届けられる速達性に優れたシステムの構築．

研究期間
Research Period
2018-07-24 - 2019-03-31

​変更申請

変更のために新しい申請を保存します。
This will save a new application on the system for a modification.​

研究者 / Researchers

申請中の研究者は表示されません。 / Pending researchers are not shown.

川崎　洋輔 / 東北大学大学院　情報科学研究科人間社会情報科学専攻　空間計画科学分野

桑原 雅夫 / 東北大学未来科学技術共同研究センター

梅田 祥吾 / 東北大学大学院　情報科学研究科

利用データセット / Datasets used

申請中のデータセットは表示されません。 / Pending datasets are not shown.

拡張版全国デジタル道路地図データベース　2017年版

Digital Road Map Database extended version 2017

研究成果 / Achievement

年次報告一覧 / Annual reports 必須

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成果報告一覧 / Publication list

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年次報告

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成果報告

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