[2J1-GS-10] AI応用：移動・交通

[2J1-GS-10-03] 大規模言語モデルを用いた車載画像による建物高さの推定と避難シミュレーション

〇森田 格¹、ウォン ブン²、ティルトム フセイン¹、鵜澤 邦泰²、野島 和也¹ (1. 日本工営株式会社、2. 日本工営ビジネスパートナーズ株式会社)

キーワード：大規模言語モデル、360°カメラ画像、建物階数、道路閉塞、避難シミュレーション

近年、様々なビッグデータが取得され、多くの分野でそれらの活用が始まっている。しかし、データ量が大きいことから取り扱いできる人が限られたり、多大な労力を必要として、十分に情報を抽出できていないことがある。ビッグデータから情報を抽出する方法は様々であるが、最近進歩の著しい生成AIは、ビッグデータから情報を抽出することも可能であり、大規模言語モデルと組み合わせる等することで、多くのユーザーがビッグデータから情報を抽出できるようになると思われる。
我々は、車載カメラ等から撮影された画像から、道路や沿道施設の情報を取得する研究を行っており、今回は、ChatGPT-4o を使用して 360°カメラで撮影された画像から建物の階数を把握し、最新の LLM 技術を使用して読み取り精度を向上させた。また、その読み取り情報の違いによって、地震での建物倒壊による道路閉塞への影響を把握するため、避難シミュレーションにより避難時間等への影響を把握した。