Pavement Maintenance Management Strategies for Emergency Medical Services Using AI-based Road Surface Measurement Technology

使用基于人工智能的路面测量技术的紧急医疗服务路面维护管理策略

基本信息

批准号：
22K04360
负责人：
浅田拓海
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Muroran Institute of Technology
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

项目摘要

救急車の搬送時間の短縮は，極めて重要な課題である．一方で，走行中の車両振動は患者の負担となり，振動を抑えるために減速すれば，その分搬送時間が増えるという問題もある．これらの解決に向けて，本研究では，救急搬送と路面性状のデータを用いて，舗装に着目した救急車挙動の分析を進めている．その結果から，両データを統合的に揃えて統計学的アプローチから分析できれば，救急車の車両振動と搬送時間の低減につながる方策を提案できると考える．そこで，本年度では，まず，路面性状調査を低コストかつ高頻度に実施するために，市販のアクションカメラとAIを用いた簡易型の路面測定技術を構築した．この技術では，救急車走行と相関がある路面性状として，ひび割れ率，平坦性，横断ひび割れ頻度を同時に計測できる．ひび割れ率に関しては，車載カメラで撮影した画像にAI（U-net）を適用することで自動かつ高精度に算出できる．平坦性については，上記のひび割れ率に加えて，カメラ内蔵センサーで計測した上下方向の加速度情報，走行速度を入力とするマルチモーダルAIを構築し，従来指標であるIRI（International roughness index：国際ラフネス指数）を精度良く推定できる．横断ひび割れ頻度については，舗装診断士による教師データから学習した説明可能なAIにより検出できる．また，本技術を用いて，北海道内の一般国道および道道を対象に路面性状調査を実施し，データベースを構築した．さらに，現在揃っているデータを用いて，救急車の搬送時間・車両振動の推定モデルの構築を完了した．

减少救护车运输时间是一个极其重要的问题。另一方面，移动车辆的振动会给患者带来负担，如果车辆减速以减少振动，运输时间就会相应增加。为了解决这些问题，本研究利用紧急交通和路面特性的数据，对以路面为中心的救护车行为进行分析。根据结果，我们相信，如果可以通过统计方法整合和分析这两类数据，就有可能提出减少救护车振动和运输时间的措施。因此，今年我们首先利用市售的运动相机和人工智能构建了一个简单的路面测量技术，以便低成本、频繁地进行路面状况调查。利用该技术，可以同时测量裂纹率、平整度和横向裂纹频率，作为与救护车驾驶相关的路面特性。通过对车载摄像头拍摄的图像应用AI（U-net），可以自动高精度地计算破解率。关于平坦度，除了上述裂纹率之外，我们还构建了多模态 AI，输入用内置相机的传感器测量的垂直加速度信息和运行速度，并使用传统指标 IRI（国际粗糙度指数）进行估算。具有高精度。可以使用从路面检查员提供的训练数据中学习的可解释的人工智能来检测横向裂缝的频率。此外，利用该技术，对北海道的一般国道和县道的路面状况进行了调查，并构建了数据库。此外，我们还利用现有数据完成了救护车运输时间和车辆振动估计模型的构建。