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ウェザーニューズとトヨタ、道路冠水リアルタイム検知の実証実験
2019/10/18 12:00
これまで道路の冠水状況を把握するためには、車両や道路上に冠水センサーを取り付けて直接冠水状態を測定する必要があり、広範囲に冠水状況を把握することが困難だった。
両社は今夏、車両データと気象データを学習させた冠水検知のAIアルゴリズムを開発。冠水しているエリアを車両が通過するとき、非冠水エリアと比べてアクセル踏み込み量に対する車両の速度が小さくなることを利用して、車両が通過した道路が冠水しているかどうかを判定する。一方、ウェザーニューズは、降雨実績データや同社のアプリ「ウェザーニュース」のユーザーから寄せられる天気報告であるウェザーリポートデータの提供を行い、アルゴリズムの作成、精度向上をトヨタと共同で行った。
このAIアルゴリズムを使い、2018年8月27日に発生し、都内各所で冠水被害をもたらしたゲリラ豪雨の事例検証を実施。その結果、車両が通行した道路にで、車両の故障や立ち往生につながる冠水箇所の推測に成功した。
今回行う実証実験では、アルゴリズムをより広域の道路で検証し、さらなる精度の向上を目指す。なお、実証実験期間中、対象地域において冠水を伴う大雨が予想される際には臨時サイトをオープンし、推測された冠水箇所をリアルタイムに公開する。
このアルゴリズムを用いて、簡易でリアルタイムに道路の冠水状況を把握することで、道路の安全管理、運転者への注意喚起を行い、大雨発生時の車道における減災を目指す。
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