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J-GLOBAL ID：202402247247692803   整理番号：24A0076781

時系列データを用いたMulti-modal Transformerに基づく冬期路面状態の分類

Classification of Winter Road Surface Condition Based on Multi-modal Transformer Using Sequential Data

著者 (5件)： 諸戸祐哉 (北海道大学 大学院情報科学院) ,  前田圭介 (北海道大学 大学院情報科学研究院) ,  藤後廉 (北海道大学 大学院情報科学研究院) ,  小川貴弘 (北海道大学 大学院情報科学研究院) ,  長谷山美紀 (北海道大学 大学院情報科学研究院)
資料名： AI・データサイエンス論文集(Web)  (Artificial Intelligence and Data Science (Web))
巻： 4  号： 3  ページ： 402-413(J-STAGE)  発行年： 2023年 
JST資料番号： U2325A  ISSN： 2435-9262  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： 本稿では,冬期の積雪による路面状態の悪化に対する検知・予測を目的として,時系列データを用いたMulti-modal Transformerを提案する.本研究では,定点カメラより撮影された画像および路面状況に関連するテキストデータという複数のモダリティを入力としたマルチモーダル解析を行う.ここで,複数のモダリティを統合する際,Cross attentionに基づく特徴統合によりモダリティ間の相互補完による特徴補正を行うことで,統合後の特徴量の表現能力向上を実現する.また,複数時刻分の入力データを対象とした時系列処理を導入することで,路面状態の時系列変化を考慮可能とする.また,入力データに対応する路面状態を教師データとした場合および入力データから数時間後の路面状態を教師データとした場合の実験を行うことで,検知・予測の両タスクにおける提案手法の有効性を確認する.(著者抄録)

シソーラス用語： 科学 ,  *データ解析 ,  *情報利用 ,  時系列分析 ,  *路面 ,  *パターン分類 ,  特徴抽出 ,  予測技法
準シソーラス用語： *データサイエンス

著者キーワード (5件)： deep learning ,  vision transfomer ,  multi-modal analysis ,  cross attention ,  road surface condition

分類 (4件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  舗装一般  (RC04010K) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (26件)：

• 1) 高田哲哉,徳永ロベルト,高橋尚人: 冬期気象条件下における交通事故発生形態について,日本雪氷学会,pp. 69-72, 2010
• 2) 古川和幸,土橋博文,佐藤純平,丹治和博,吉田直人:雪氷作業判断を支援する冬期路面状態予測システムの開発,雪氷研究大会,日本雪氷学会,p. 125,2022.
• 3) 齊田光,藤本明宏,徳永ロベルト,平澤匡介,高橋尚人,石田樹,福原輝幸: 広域路面雪氷状態予測モデルを用いた北海道におけるhfnの計算精度検証,雪氷研究大会(2016・名古屋) 講演要旨集,p. 4, 2016.
• 4) 田中雅人,齊田光,寺崎寛章,藤本明宏,福原輝幸: 広域路面滑り-雪氷状態予測モデルを用いた路面滑り摩擦に及ぼす交通量の影響評価,土木学会論文集E1 (舗装工学), Vol.73, No.3, pp.I 53-I 61, 2017.
• 5) 李瑾,阿部雅人,杉崎光一,中村一樹,上石勲: AI技術を活用した冬季道路路面判別の効率化,AI・データサイエンス論文集,Vol. 1,No. J1,pp. 210-216,2020.

タイトルに関連する用語 (4件)： 時系列データ ,  Transformer ,  路面状態 ,  分類