著者

李 瑾 阿部 雅人 杉崎 光一 中村 一樹 上石 勲

出版者

公益社団法人 土木学会

雑誌

AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)

巻号頁・発行日

vol.1, no.J1, pp.210-216, 2020-11-11 (Released:2020-11-18)

参考文献数

13

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近年、低頻度降雪地域では、降雪の際に、道路での車両の大規模滞留が見られる。道路管理者による異常事態の監視や路面状態の判別は、主に目視で行われているため、異常検知の効率がやや低い。本研究は、道路管理者が迅速に異常検知や処理判断をするための支援ツールとして、ドライブレコーダーの画像をもちいて、道路路面を「乾燥」、「湿潤」、「浸水・冠水」、「湿雪」、「圧雪」の 5種類へ目視分類した教師データを作成した。また、自動で路面状態を判別する AIモデルを構築し、昼と夜を合わせた 26199枚の画像で検証した結果、概ね 85%の正答率であった。

著者

李 瑾 周 霏

出版者

公益社団法人 日本都市計画学会

雑誌

都市計画論文集 (ISSN:09160647)

巻号頁・発行日

vol.55, no.3, pp.896-901, 2020-10-25 (Released:2020-10-25)

参考文献数

18

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多くの水害ハザードマップでは、紙面での表現が限定されているため、浸水想定区域内のみを示すケースが多い。しかし、浅い浸水想定区域でも、最大流速が速い場合は、避難が困難になる。住民が正確に避難判断を行うためには、最大浸水深、最大流速、浸水到達時間などの複数の情報を掲載することがよいが、すべての住民に高度な情報解釈能力が備わっているとは限らない。ハザードマップを判読する際に、正しい情報を読み取れにくいことから、誤解を招く可能性がある。本研究では、いすみ市ため池(名熊ダム)ハザードマップ作成を事例として、最大浸水深、最大流速、浸水到達時間を掲載しつつ、数値情報への理解が困難な場合でも、より現地に適した災害リスク情報を反映するバッファゾーンの設定を試みる。バッファーゾーンの設定は、簡易氾濫解析データをもとに、国土地理院で公開されている基盤地図情報を用いて、現地調査を行い、浸水想定区域が広がると思われるケース、浸水想定区域が広がらないと思われるケース、標高の観点から簡易氾濫解析データの精度の確認、浸水想定区域の浸水深を消去したケース、既往豪雨時の浸水実績の反映の5つの視点から、現地調査の結果から浸水想定区域の妥当性を判断した。