インドと日本の研究者は、スマートフォンで道路をマッピングする技術を開発しています

インドと日本の研究者は、損傷した道路による事故を減らすために、両国の道路の健康状態のスマートフォンマッピングに取り組んでいます。

インド工科大学（IIT）、ROKE、東京大学の共同プロジェクトは、道路状況の監視を自動化し、最終的に交通安全を強化するための手頃な価格で展開可能なソリューションの開発を目指しています。

チームはまた、ヨーロッパのルクセンブルグのデータサイエンティストであるAlexandreMrazからの意見も取り入れています。

交通安全の専門家によると、路面の状態を監視するための鍵は、路面の運転の快適性と安全性に影響を与える、ポットホール、亀裂、隆起などの路面の異常を検出することです。

進行中の研究でインドのチームを監督しているIIT-ルールキー教授のDurgaToshniwalは、道路インフラは世界中の人々や商品に重要な輸送サービスを提供するために非常に社会的および経済的に重要であると述べました。

「道路状況が交通安全に直接かつ重大な影響を与えることを考えると、道路は定期的に維持され、時々包括的に監視されなければなりません。道路状況評価の従来の方法は、手動で労働集約的な路面の検査を含みます」と彼女はPTIに語った。

彼女はさらに、「これらの方法は、限られた時間で検査される道路網の広大な領域のために現在の要件を満たしていません。さらに、現金不足により、多くの地方自治体が必要な検査を時間どおりに実施することが制限されています。」

研究チームは、日本の東京大学の関本研究室と協力して、スマートフォンの画像を使用して道路の損傷を自動的に検出および分類できるディープラーニングベースのアルゴリズムに取り組んでいます。

「この作業は、いつでもどこでも道路状況を評価するスマートフォンベースのアプリケーションを構築するための基礎を築きます。このアプリケーションを使用すると、すべての市民がスマートフォンで道路の損傷を記録し、クラウドサーバーに直接アップロードできます。

「したがって、このアプリは、道路の損傷を時系列で高度に評価する継続的な監視に使用できます。一般の人々は、遭遇した道路の損傷の画像をアップロードすることで貢献できます。道路機関は、データを使用して効果的なメンテナンス戦略を開発できます。DekhsaArya、校長このプロジェクトに関するインドの調査員は、「実装により、すべての人にとってより安全な道路を確保するとともに、時間と全体的なメンテナンスコストを節約できます」と述べています。

これまでに、チームはさまざまな道路から31,000を超える画像を描画し、亀裂や損傷を特定しました。 調査対象地域は、市原市、千葉市、墨田区、長久手市、足立区、室蘭市、沼津市です。

インドでは、チームはデリー、グルガオン、ハリヤーナのさまざまな場所を調査しました。 同じシステムは、チェコ共和国のオロモウツ、プラハ、ブラチスラバの地域での道路調査でもテストされました。

「このデータセットは、大脳縦裂、横裂、ワニの裂け目、くぼみの4種類の道路の損傷をキャプチャし、道路の損傷を自動的に検出して分類するディープラーニングベースの方法を開発するように設計されています。画像は車載スマートフォンを使用してキャプチャされ、使いやすい」と前田博也氏は語る。東京大学では、市町村や道路局が舗装路面の状態を低コストで監視する方法を開発するのに役立っている」と語った。

「さらに、機械学習の研究者は、データセットを使用してさまざまなアルゴリズムのパフォーマンスを測定し、同じタイプの他の問題を解決できます」と前田氏は述べています。

道路交通省（MoRTH）が発行した「インドの交通事故」レポートによると、急カーブ、甌穴、急勾配の道路は、交渉を成功させるにはスキル、特別な注意、警戒が必要なため、事故が発生しやすい傾向があります。

インドの国会の共同統計によると、2016年、2017年、2018年、2020年、2019年のポットホールによる交通事故の総数は、それぞれ6,424、9,423、4,869、4,775でした。

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