新しい統計モデルを使用して子供の事故を防ぐことができます

まとめ

豊橋技術科学大学建築土木工学科助教の松尾浩二郎氏と香川高専土木工学科教授の宮崎浩介氏らの研究チームは、効果的な方法を確立した。子供が関与する事故のリスクが高い可能性がある道路交差点を特定するため。 豊橋市独自の通学路・通学団体の地理データや道路交通量、過去の事故データ、交差点構造物、土地利用などのビッグデータに基づく統計モデルを活用し、交通事故を特定して事故を未然に防ぎます。潜在的な発生リスクの高い場所

詳細

子供たちは、7歳くらいから日本中を一人で歩き回ることがよくあります（1^セント そして2^略語Ⅱ 小学校の成績）。 これは国際的には異例のことですが、子どもたちの健康と発育に寄与すると考えられています。 したがって、これを確実に継続させることが非常に重要であり、したがって、子供の旅行の安全性を向上させることは不可欠な要件です。

交通安全対策を実施する地域や場所を決定することは、交通安全管理の一環として、子供たちの旅行中の安全性を高めるために不可欠ですが、そのような事故はまれであるという事実があり、これらのポイントの特定は複雑です。子供たちが通過する膨大な数の場所。 各サイトの潜在的なリスクを定量的に評価し、追加の対策が必要な場所を効率的に特定する必要があります。

そこで研究チームは、統計モデルを用いて子どもの交通事故の危険性を考慮した交差点を効率的に特定する手法を確立しました。

主任研究者である松尾助教は、「この統計モデルには大きく2つの特徴があります。1つ目は、得られた交通量、交差点構造、土地利用状況などの環境交通条件の平均的な影響を組み込むために、経験的なベイジアン推定を使用します。 Road Traffic Massive – 過去の事故データと適切にバランスが取れています。

2つ目は、豊橋市が整備している通学路や徒歩群など独自の地理情報データを活用し、交通状況と通学児童数のデータを組み合わせる。

最終的に、潜在的に危険なポイントを 7 つ以上特定したという事実は、単に過去のインシデント データに依存する方法よりも、その特定において効率的かつ効果的であることが証明されました。

さらに、日本の子どもたちは、通学路だけでなく、日常の外出においても慣れ親しんだ道を利用する傾向にあることから、「通学路を中心に交通安全対策を実施する」という現行の方針を検証した。増えています。」

発達背景

松尾教授は、「今回の研究は、豊橋市から提供された通学路や徒歩群などの地理情報データがなければ実現できませんでした。

豊橋市の通学路の安全対策のコンサルタントとして活動しており、経営の取り組みとして、2015年に通学路や歩行者集団のデータを効果的に管理・活用する計画を立てました。 2016年から正式採用された情報データとデータ構造。当時はこのデータが研究に役立つとは想像もしていませんでしたが、6年前に実施した対策が今も活かされていることを嬉しく思います。 . 今後、他の自治体でも通学移動による地理情報の活用を進めてほしい」と話した。

将来のビジョン

この調査により、さまざまなデータから得られる客観的な情報に基づいて、潜在的に危険な Web サイトを特定する方法を考案しました。 ただし、実際のトラフィックは複雑であり、データはその一部に過ぎません。 研究チームは、ヒヤリハットなど公の場で保有する個人情報と客観的な情報をいかに効率的に結びつけるかについて研究を進めたい。