[4F2-GS-10m] AI応用：移動と交通

[4F2-GS-10m-01] マルチモーダル深層学習による子供歩行者頭部傷害予測

〇國富 将平¹、髙山 晋一¹ (1. 一般財団法人日本自動車研究所)

キーワード：傷害予測アルゴリズム、子供歩行者、先進事故自動通報システム

これまでに我々は，衝突シミュレーション結果を基にドライブレコーダを模擬した歩行者衝突画像から深層学習を用いた画像認識によって成人男性を対象とした歩行者頭部傷害予測手法を提案し，同手法の有用性を示してきた．しかし，交通事故で死傷した歩行者は，成人男性に限らず，子供から高齢者まで幅広い．特に子供は成人男性に比べて平均身長が低く，ドライブレコーダによって記録される体の範囲が狭いと考えられる．そこで，本研究では子供歩行者に着目し，提案手法の子供歩行者に対する頭部傷害予測精度を確認した．さらに衝突画像だけでなく，入力情報に衝突速度と衝突位置を加えたマルチモーダル深層学習による予測精度向上を試みた．その結果，衝突画像のみを入力情報とした場合，予測精度は88.29％であり，子供歩行者に対する本手法の高い頭部傷害予測性能が確認された．また，入力情報に衝突速度を追加したマルチモーダル深層学習を用いることで予測精度が92.95％に向上し，既存手法を上回る精度で予測できることが明らかとなった．