GS4-7　機械学習による車道横断補助システムの検討

○寺田裕樹，佐藤あすか，猿田和樹，陳　国躍（秋田県立大学）

本研究では，高齢者の車道横断時の判断力上足を補うために，動画から車両を機械学習により検知し，歩行者に危険な横断を教える車道横断補助システムを構築し，そのシステムの有効性を検討することを目的とした。本システムはOpenCVとC言語を用いて開発した。本システムの概要はカメラで車両を写し，機械学習により画像から車両を検出して，歩行者が横断するまでの時間を超えたら警告し，歩行を中断させ，交通事故を未然に防ぐ基礎データとなる。機械学習による車両の検知はHaar-like特徴量を用いてAdaBoostにより検出器を構築した。構築したシステムを用いて有効性の確認実験を行った結果，警告の表示率，未検出率，誤検知率どれもシステムとして有効であることがわかった。本システムは多少の誤検知はあるが，未検知とは異なり車両を検知できていないわけではないので，車道横断補助システムとしては有効であることを明らかにした。