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J-GLOBAL ID：202002243267964144   整理番号：20A2780248

AIによる溺水者検知機能の開発

DEVELOPMENT OF DROWNING VICTIM DETECTION USING AI

著者 (4件)： 田中理久 (中央大学理工学部人間総合理工学科) ,  島田良 (中央大学理工学研究科都市人間環境学専攻) ,  石川仁憲 (中央大学研究開発機構) ,  小峯力 (中央大学理工学部人間総合理工学科)
資料名： 土木学会論文集 B3(海洋開発)(Web)  (Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B3 (Ocean Engineering) (Web))
巻： 76  号： 2  ページ： I_1019-I_1024(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U0288A  ISSN： 2185-4688  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 全国約200箇所の海水浴場におけるレスキューは2,0003,000件/年であり,毎年多くの溺水事故が発生していることから,ライフセーバーには重大な事故に繋がる前の迅速な救助が求められる.しかしながら,繁忙期は,数万人の利用者に対して数十人のライフセーバーで活動を行っていることから,すべての溺水に対して迅速な救助は難しい.一方,近年はAIを活用した技術開発が進んでおり,AIが溺水者を自動検知することができれば,監視体制の強化に繋がると考えられる.そこで,本研究では,溺水者を自動検知するAIの開発を試みた.AIモデルにはYOLOv3を用いた.教師データには室内,屋外,海水浴場の3箇所の計12,326枚の画像データを用いた.AIによる溺水者の検知精度を評価した結果,F値は0.7~0.9程度であり,AIによる溺水者検知の可能性を示すことができた.(著者抄録)

シソーラス用語： レジャー施設 ,  海岸 ,  *溺水 ,  海難救助 ,  *人工知能 ,  *動き検出 ,  画像分析 ,  データ ,  教師つき学習 ,  精度 ,  屋内環境 ,  屋外 ,  計算機システム開発 ,  海水浴場 ,  教師データ ,  *損傷
準シソーラス用語： レスキュー ,  ライフセーバ ,  検知精度

著者キーワード (5件)： drowning prevention ,  bathing beach ,  AI ,  help signal ,  deep learning

分類 (1件)： 観光,レクリエーション  (RD04030J)

引用文献 (9件)：

• 1) World Health Organization : Global Report on Drowning, p69, 2014.
• 2) 警察庁:平成30年における水難の概況, p4.
• 3) 日本ライフセービング協会:ANNUAL REPORT, p22, 2018.
• 4) 石川仁憲,佐藤嘉亮,島田良,小峯力:AIによる離岸流検知機能の検証,土木学会論文集 B2(海岸工学),Vol. 75, No. 2, p. I_175-I_180, 2019.
• 5) 遠藤伸太郎, 下井田春佳,石川仁憲,小峯力 : 離岸流の可視化による遊泳客の危機管理意識の向上, 土木学会論文集 B3(海洋開発), Vol. 75, No. 2, pp. I_679-I_684, 2019.

タイトルに関連する用語 (4件)： AI ,  溺水 ,  検知機能 ,  開発