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J-GLOBAL ID：202102217011402804   整理番号：21A3126804

AIによる海岸利用者の救助要請サイン検知の実用化に向けた研究

STUDY OF HELP SIGNAL DETECTION USING AI FOR PRATICAL USE

著者 (4件)： 澤頭良介 (中央大学理工学研究科都市人間環境学専攻) ,  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： 77  号： 2  ページ： I_163-I_168(J-STAGE)  発行年： 2021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： わが国の約200箇所の海水浴場ではライフセーバーによる溺水者のレスキューが毎年2,000~3,000件発生している.溺水時には,救助要請サインとしてヘルプシグナルの発信が世界的に推奨されているが,1人のライフセーバーは1,000人以上の利用者を監視するため,その発見は容易ではない.この対策として,AIによってヘルプシグナルを自動で検知する研究が進められている.しかし,先行研究でAI学習に用いられた動画は冬期に撮影され,被験者はカメラに近い位置で正面を向いている等,設定条件が限定的であった.本研究では,夏季海岸利用時の状況を考慮した画像データを用いて,実用化に向けたAIモデルの構築を試みた.学習データの組み合わせを変えた3つのAIモデルを構築し,精度の違いを明らかにすると共に,高い精度でヘルプシグナルを検知可能なことを確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： 人工知能 ,  海岸 ,  *利用者 ,  *救助 ,  実用化 ,  データ ,  *信号検出 ,  自動化 ,  溺水 ,  動画像 ,  夏 ,  千葉県 ,  写真像 ,  モデリング ,  画像データ ,  *海水浴場 ,  学習データ ,  自動検出 ,  改変 ,  損傷
準シソーラス用語： 人命救助 ,  精度評価

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

分類 (2件)： 海岸工学  (RC13000X) ,  観光,レクリエーション  (RD04030J)

引用文献 (11件)：

• 1) 警察庁:令和元年における水難の概況,pp. 3,2020.
• 2) 海上保安庁:令和元年における海難発生状況(速報値),pp. 3,2020.
• 3) 日本ライフセービング協会:ANNUAL REPORT,pp. 22,2018.
• 4) 日本ライフセービング協会:パトロール&レスキューレポートサマリー,2019.
• 5) Pia, F. : Observations on the drowning of non-swimmers, Journal of Physical Education July-August, pp. 164-167, 1974.

タイトルに関連する用語 (6件)： AI ,  海岸 ,  救助 ,  サイン ,  実用化 ,  研究