Pavement Maintenance Management Strategies for Emergency Medical Services Using AI-based Road Surface Measurement Technology

使用基于人工智能的路面测量技术的紧急医疗服务路面维护管理策略

• 批准号: 22K04360
• 负责人: 浅田 拓海
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Muroran Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K04360/
• 关键词: AI; IRI; ひび割れ率; マルチモーダルAI; 説明可能なAI; 維持管理; 舗装マネジメント; 積雪寒冷地; 深層学習; 救急搬送

救急車の搬送時間の短縮は，極めて重要な課題である．一方で，走行中の車両振動は患者の負担となり，振動を抑えるために減速すれば，その分搬送時間が増えるという問題もある．これらの解決に向けて，本研究では，救急搬送と路面性状のデータを用いて，舗装に着目した救急車挙動の分析を進めている．その結果から，両データを統合的に揃えて統計学的アプローチから分析できれば，救急車の車両振動と搬送時間の低減につながる方策を提案できると考える．そこで，本年度では，まず，路面性状調査を低コストかつ高頻度に実施するために，市販のアクションカメラとAIを用いた簡易型の路面測定技術を構築した．この技術では，救急車走行と相関がある路面性状として，ひび割れ率，平坦性，横断ひび割れ頻度を同時に計測できる．ひび割れ率に関しては，車載カメラで撮影した画像にAI（U-net）を適用することで自動かつ高精度に算出できる．平坦性については，上記のひび割れ率に加えて，カメラ内蔵センサーで計測した上下方向の加速度情報，走行速度を入力とするマルチモーダルAIを構築し，従来指標であるIRI（International roughness index：国際ラフネス指数）を精度良く推定できる．横断ひび割れ頻度については，舗装診断士による教師データから学習した説明可能なAIにより検出できる．また，本技術を用いて，北海道内の一般国道および道道を対象に路面性状調査を実施し，データベースを構築した．さらに，現在揃っているデータを用いて，救急車の搬送時間・車両振動の推定モデルの構築を完了した．

减少救护车的运输时间是一个极为重要的问题。另一方面，旅行时车辆的振动成为患者的负担，如果它们放慢以抑制振动，运输时间会相应增加。为了解决这些问题，这项研究正在使用有关救护车运输和道路表面特性的数据对救护行为进行分析。从结果来看，如果两个数据都可以集成方式对齐并使用统计方法进行分析，我们可以提出策略，以减少车辆振动和救护车的运输时间。因此，今年，我们首先使用市售的动作摄像头和AI构建了一项简单的道路表面测量技术，以低成本和高频进行道路表面财产调查。这项技术允许同时测量与救护车驾驶相关的道路表面特性的裂纹速率，平坦度和频率。至于裂纹速率，可以通过将AI（U-NET）应用于使用车载摄像头拍摄的图像来自动准确地计算出来。关于平坦度，除了上述裂纹速率外，多模式AI是使用摄像头插入传感器测量的上下加速度信息和运行速度构建的，并且可以准确估算常规索引IRI（国际粗糙度指数）。人行道检查员可以使用从教师数据中学到的解释性AI检测到交叉裂纹的频率。此外，使用这项技术，在北海道的一般国家和北海道道路上研究了道路表面的特性，并构建了数据库。此外，我们已经完成了使用当前可用数据的救护车运输时间和车辆振动的估算模型的构建。

项目成果

A Novel Approach for Urban Road Network Maintenance Plans Using Spatial Autocorrelation Analysis and Roadside Conditions: A Case Study of Muroran City, Japan

利用空间自相关分析和路边条件制定城市道路网维护计划的新方法：日本室兰市案例研究

• DOI: 10.3390/su142316189
• 发表时间: 2022
• 期刊: Sustainability
• 影响因子: 3.9
• 作者: 小川圭一，松井康太;岡田和磨，佐藤徹治;Takumi Asada,Tran Vinh Ha,Mikiharu Arimura,Shuichi Kameyama
• 通讯作者: Takumi Asada,Tran Vinh Ha,Mikiharu Arimura,Shuichi Kameyama

車載カメラによる複数データを用いたIRI推定に関する機械学習手法の比較

使用车载摄像头的多个数据进行 IRI 估计的机器学习方法比较

• 发表时间: 2023
• 作者: 長屋 弘司;浅田 拓海;亀山 修一;Takumi Asada,Tran Vinh Ha,Mikiharu Arimura,Shuichi Kameyama;藤野優真，布広祥平，浅田拓海
• 通讯作者: 藤野優真，布広祥平，浅田拓海

ANALYSIS OF CAUSES OF PAVEMENT CRACKING IN HOKKAIDO USING AN AI-BASED PAVEMENT DIAGNOSIS SYSTEM

使用基于人工智能的路面诊断系统分析北海道路面裂缝的原因

• DOI: 10.2208/jscejpe.78.2_i_211
• 发表时间: 2023
• 期刊: Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. E1 (Pavement Engineering)
• 作者: 長屋 弘司;浅田 拓海;亀山 修一
• 通讯作者: 亀山 修一

Advancements of 3D and AI Technologies in Pavement Engineering Fields

3D和AI技术在路面工程领域的进展

• 发表时间: 2022
• 作者: Shohei Nunohiro;Takumi Asada;Shuichi Kameyama;Takumi Asada
• 通讯作者: Takumi Asada

市販カメラとマルチモーダルAIを用いた簡易型舗装点検技術の構築と実践

使用商用相机和多模态人工智能构建和实施简单的路面检查技术

• 发表时间: 2022
• 作者: 長屋 弘司;浅田 拓海;亀山 修一;Takumi Asada,Tran Vinh Ha,Mikiharu Arimura,Shuichi Kameyama;藤野優真，布広祥平，浅田拓海;日原弘貴，布広祥平，浅田拓海，櫻庭晃，亀山修一
• 通讯作者: 日原弘貴，布広祥平，浅田拓海，櫻庭晃，亀山修一