トラックの走行画像から道路の路面状態をAIが解析。乾燥、湿潤、凍結、積雪など判定

最終更新日:2024/03/11

運送事業者の安全な運行を可能にするための路面情報や周辺気象情報の抽出を目的に、AI等の先進技術を活用した車両の運行データの解析の実証実験を日本気象協会と、スペクティ、トランストロンが実施。走行中に取得した路面の画像データを、日本気象協会の気象データとともにスペクティのAIで解析を行い、乾燥、湿潤、凍結、積雪といった路面の状態を判定しました。

一般財団法人 日本気象協会と、株式会社Spectee、株式会社トランストロンは、2021年2月、AI等の先進技術を活用した車両の運行データの解析により、運送事業者の安全な運行を可能にするための路面情報や周辺気象情報の抽出を目的とする実証実験の覚書を締結し、2021年6月末までの期間でこれを実施しました。

IoT・AI・ビッグデータ等の技術革新がもたらす社会の大変革の中で、2018年に閣議決定された「未来投資戦略」において、情報社会の次の「Society 5.0」という概念とともに「データ駆動型社会の共通インフラの整備」が重点課題として挙げられました。

「データ駆動型社会」とは、現実空間にある多様なデータをサイバー空間に取り込んで解析し、そこで生み出された知識や価値を現実の社会問題解決や産業の活性化に活かそうというものです。こうした社会を実現するために、多様なプレイヤーがいろいろな取り組みにチャレンジすることが重要です。

実証実験では、トランストロンの製品であるデジタルタコグラフを導入している運送会社、幸楽輸送株式会社及び池田運輸株式会社の協力を得て、走行中に取得した路面の画像データを、日本気象協会の気象データとともにスペクティのAIで解析を行い、乾燥、湿潤、凍結、積雪といった路面の状態を判定しました。

今回の３社による取り組みは、デジタルタコグラフから取得した現実世界のデータを、サイバー空間でAIを用いて解析し、それを現実社会にフィードバックする、まさに「データ駆動型社会」を体現した取り組みとなります。今回の実証実験の結果を基礎にして、今後さらに試行を重ね、早期の社会実装に結び付け、防災等への活用を目指します。

出典：PR TIMES

AIsmiley編集部

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