構造化データと衛星画像のマルチモーダルAIモデルによる交通事故発生確率の予測手法の開発
Development of a Method for Predicting the Probability of Traffic Accidents using a Multimodal AI Model of Structured Data and Satellite Images
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880
- 文献番号
- 20216035
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集（秋）
No.88-21
- 掲載ページ
- 1-6(Total 6 p)
- 発行年月
- 2021年 10月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2021年秋季大会 【オンライン】
書誌事項
| 著者 | 1) 鳥居 和史, 2) 水野 由裕, 3) 遠山 一則, 4) 清水 茂樹, 5) 向後 颯太 |
|---|---|
| 著者（英） | 1) Kazufumi Torii, 2) Yoshihiro Mizuno, 3) Kazunori Toyama, 4) Shigeki Shimizu, 5) Sota Kogo |
| 勤務先 | 1) トヨタシステムズ, 2) トヨタシステムズ, 3) トヨタシステムズ, 4) 野村総合研究所, 5) 野村総合研究所 |
| 勤務先（英） | 1) Toyota Systems, 2) Toyota Systems, 3) Toyota Systems, 4) Nomura Research Institute, 5) Nomura Research Institute |
| 抄録 | 本研究では，都市のあるエリア(約125m四方)での交通事故の有無を，年・月・日種（平日・休日祝日）ごとに予測する手法を開発した．道路，人口統計，天候，イベントなど様々な構造化データと衛星画像を組み合わせたマルチモーダルAIモデルを開発し，福岡市の人身事故データを用いて学習した結果，AUC75%以上での予測に成功した． |
| 抄録（英） | In this study, we developed a method to predict the presence or absence of traffic accidents in an area of a city (about 125m square) for each year, month, and day type (weekday or holiday/national holiday). A multimodal machine-learning model was developed by combining various structured data (roads, demographics and economic statistics, weather, events, etc.) and satellite images, and was trained using personal injury accident data from 2016-2017 in Fukuoka City. As a result, the model succeeded in predicting the 2018 outcome for Fukuoka City with an AUC (Area Under the Curve) of higher than 75%. 翻訳 |
