積雪凍結路面における転倒予防のための「AI転ばぬ先の杖」システムの開発

开发“AI防跌倒”系统，防止雪路、冰冻路面跌倒

基本信息

批准号：
22K12944
负责人：
稲垣潤
金额：
$ 2.5万
依托单位：
Hokkaido University of Science
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12944/
关键词：
転倒予防機械学習路面判定積雪路面画像認識学習

项目摘要

近年、日本では高齢化に伴い要介護者が増加している。その要因の第3位は骨折・転倒であり、これを予防するためには運動による筋力維持が重要だが、積雪寒冷地における冬期路面は転倒リスクが高いため高齢者は外出を避ける傾向にあり、結果として筋力が低下しさらに転倒リスクが高くなる負のスパイラルに陥りがちである。この問題を解決するには積雪凍結路面を安全にガイドするシステムの実現が望まれる。本研究は、スマートフォン等のカメラで撮影された数歩先の路面映像から滑りやすさをAIにより「乾燥湿潤（レベル0）」～「極めて滑りやすい（レベル3）」の4段階で判定し、危険度をユーザに事前警告することにより冬期路面での転倒を予防する「AI転ばぬ先の杖」システムの開発を目的とするものである。撮影された画像からその路面の滑りやすさをAIで分類するためには学習データ、すなわち積雪凍結路面の画像が数多く必要となるが、まずは研究期間以前に個人で撮りためたものが400枚ほどあったため、これを用いて学習を行い、路面状況を判定するシステムを試作した。実験の結果、「乾燥湿潤路面か積雪凍結路面か」の判別については正解率9割を超える成績であった一方、「凍結路面間での滑りやすさの差異」については正解率6割程度となる結果が得られた。一般に学習に用いるデータは1000～2000程度必要といわれているが、上述の実験からも学習用データの不足が示唆されたため、令和4年12月～令和5年3月にかけて学生アルバイトを雇用して集中的に積雪凍結路面の撮影を行った結果、新たに約1000枚の学習データを収集することができた（なお、学習データの収集は次年度以降も継続予定である）

近年来，随着人口老龄化，日本需要护理的人数不断增加。第三个主要原因是骨折和跌倒，通过锻炼保持肌肉力量对于预防这些情况很重要，但老年人往往避免外出，因为在冰雪寒冷地区的冬季道路上跌倒的风险很高。，他们往往会陷入恶性循环，肌肉力量下降，跌倒的风险进一步增加。为了解决这个问题，需要创建一种能够在雪地和冰冻道路上安全引导车辆的系统。这项研究利用人工智能，根据使用相机提前几步拍摄的路面图像，从“干湿（0级）”到“极滑（3级）”四个阶段判断路面的湿滑程度。该项目的目的是开发一种“人工智能预防跌倒”系统，通过提前警告用户危险程度来防止在冬季道路上跌倒。为了利用人工智能从拍摄的图像中对路面的湿滑程度进行分类，我们需要学习数据，即大量的积雪和结冰道路的图像，但首先，我们收集了大约400张我们个人拥有的图像因此，我们创建了一个原型系统，利用这些信息来学习和判断路面状况。实验结果显示，判断路面是干、湿、积雪的准确率超过90%，而判断路面是否“结冰路面滑滑差异”的准确率超过90%。 ' 约为 60% 获得以下结果。一般来说，据说学习需要大约1000到2000条数据，但上述实验也表明学习数据短缺，因此我们在2020年12月至2020年3月期间聘请了兼职学生工。通过对积雪和结冰路面进行集中拍摄，我们收集到了大约 1,000 条新的学习数据（计划从明年开始继续收集学习数据）。