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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-01-24 13:30 交通シーンにおける飛び出しリスク箇所予測のための客観的アノテーションの提案 ○小嶋 秀・大西謙晋・遠藤良峻・明石卓也（岡山大）  KBSE2025-46 |
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| 抄録 | （和） | 道路交通法第三十八条では横断歩道における歩行者優先が定められており，近年この規定に関する「横断歩行者等妨害等違反」の取り締まり件数は高水準で推移している．また，歩行者の交通人身事故には道路横断中に多く，死亡事故も発生している．当該違反や事故を防ぐためには，歩行者が飛び出してくる可能性のある箇所の把握が重要である．従来の危険領域推定手法では主観的アノテーションに依存しており，客観性に欠けるという課題がある．本研究では，車載カメラ映像から抽出したフレーム画像に対し，実際の歩行者や車両の出現箇所と国土交通省のデータに基づく遮蔽物情報を用い，より信頼性の高い機械学習用データセットの構築を目的としたアノテーション手法を提案する． |
| （英） | Pedestrian priority at crosswalks is stipulated in Article 38 of the Japanese Road Traffic Act, yet the number of violations for obstructing pedestrians at crosswalks has remained high. Furthermore, pedestrian accidents during road crossing continue to occur. To mitigate such violations and accidents, it is crucial to identify dart-out-prone locations near occlusion edges. Conventional approaches rely heavily on subjective annotations, resulting in limited objectivity and reproducibility. This study proposes an annotation method for constructing a more reliable machine-learning dataset. Frame images extracted from on-board camera videos are annotated based on actual emergence locations of pedestrians and vehicles, as well as information on occluding objects derived from publicly available data provided by the Japanese government. | |
| キーワード | （和） | 危険予測 / 機械学習 / 交通安全 / / / / / |
| （英） | Risk prediction / Machine learning / Traffic safety / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 330, KBSE2025-46, pp. 49-54, 2026年1月. | |
| 資料番号 | KBSE2025-46 | |
| 発行日 | 2026-01-16 (KBSE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | KBSE2025-46 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
| 開催期間 | 2026-01-23 - 2026-01-24 |
| 開催地（和） | 岡山コンベンションセンター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2026-01-KBSE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 交通シーンにおける飛び出しリスク箇所予測のための客観的アノテーションの提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal of Objective Annotation for Predicting Dart-Out-Prone Locations in Traffic Scenes |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 危険予測 / Risk prediction |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | 交通安全 / Traffic safety |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小嶋 秀 / Shu Kojima / コジマ シュウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大西 謙晋 / Kenshin Onishi / オオニシ ケンシン |
| 第2著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 遠藤 良峻 / Yoshitaka Endo / エンドウ ヨシタカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 明石 卓也 / Takuya Akashi / アカシ タクヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-01-24 13:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | KBSE2025-46 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.330 |
| ページ範囲 | pp.49-54 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-01-16 (KBSE) |
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