二輪車事故の低減へ　路面上の危険物検出手法の汎用性を検証　Journal of Digital Life に大阪経済大学・井上晴可准教授らが論文発表

二輪車が転倒する可能性がある路面上の危険物を検出する手法において、異なる条件下での汎用性について検証を行った研究論文を、大阪経済大学の井上晴可准教授らが発表しました。本論文（https://journal-digitallife.com/publications/special-issue/fundamental-study-on-detection-of-dangerous-objects-on-the-road-surface-leading-to-motorcycle-accidents-using-a-360-degree-camera/）は、日本発の国際学術論文ジャーナル「Journal of Digital Life」（https://journal-digitallife.com/）（運営：株式会社産経デジタル、代表取締役社長：土井達士）に掲載されています。
[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/72694/65/72694-65-5bea7818e4e6ce4bfefdc3add146030e-1620x916.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]

二輪車事故の致死率は自動車に比べて高い傾向にある。警視庁では二輪車安全教室などを実施しているが、2023年には全年齢で死者数が増加した。事故類型別では単独事故が全体の37.2%を占めている（2018～22年調べ）。二輪車用の全方位検知システム「ADAS（Advanced Driver-Assistance Systems）」が開発されてはいるが、自動車に比べると普及は遅れ、ジャイロ効果を用いた二輪車転倒防止装置の開発も、装置の後付けや小型化に課題を残している。そこで研究チームは、深層学習を用いて二輪車が転倒する可能性がある危険物を検出する研究や、360度カメラを用いた危険検出に関する既存研究の発展に着手。2種類の360度カメラを対象に、物体検出をするツール「YOLO」の複数のバージョンを用いて路面上の危険物検出方法を適用、その汎用性を検証した。