プレスリリース配信元：株式会社産経デジタル
二輪車が転倒する可能性がある路面上の危険物を検出する手法において、異なる条件下での汎用性について検証を行った研究論文を、大阪経済大学の井上晴可准教授らが発表しました。本論文（https://journal-digitallife.com/publications/special-issue/fundamental-study-on-detection-of-dangerous-objects-on-the-road-surface-leading-to-motorcycle-accidents-using-a-360-degree-camera/）は、日本発の国際学術論文ジャーナル「Journal of Digital Life」（https://journal-digitallife.com/）（運営：株式会社産経デジタル、代表取締役社長：土井達士）に掲載されています。
二輪車事故の致死率は自動車に比べて高い傾向にある。警視庁では二輪車安全教室などを実施しているが、2023年には全年齢で死者数が増加した。事故類型別では単独事故が全体の37.2%を占めている（2018～22年調べ）。二輪車用の全方位検知システム「ADAS（Advanced Driver-Assistance Systems）」が開発されてはいるが、自動車に比べると普及は遅れ、ジャイロ効果を用いた二輪車転倒防止装置の開発も、装置の後付けや小型化に課題を残している。そこで研究チームは、深層学習を用いて二輪車が転倒する可能性がある危険物を検出する研究や、360度カメラを用いた危険検出に関する既存研究の発展に着手。2種類の360度カメラを対象に、物体検出をするツール「YOLO」の複数のバージョンを用いて路面上の危険物検出方法を適用、その汎用性を検証した。
その結果、カメラの種類やYOLOのバージョンなどの条件が異なる場合でも、検出結果に大差はなく、危険物を概ね正しく検出できることがわかったという。研究チームは今後、さらなる精度向上を図るほか、危険物だけでなく運転者の情報を加味して二輪車の事故に繋がる要因を検出し、事故の低減を目指していくという。
※日本語による解説記事はこちら「二輪車事故の低減へ―路面上の危険物検出手法の汎用性を検証 大阪経済大学・井上晴可准教授」（ https://www.iza.ne.jp/article/20250528-F3NCRZVUZRBZLDN5CAM7I6DVWY/ ）
※本論文に関するお問い合わせは「Journal of Digital Life事務局（info-digitallife@sankei.co.jp）」までお願いいたします。
■Journal of Digital Life
デジタル分野に関する論文を世界に向けて発信する日本発のオンラインジャーナル。研究者と学際的研究によって証明されたエビデンスを根拠としたサービスや産業の発展促進を目指し、2021年9月1日に創刊。https://journal-digitallife.com/
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