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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-09-15 13:40 異種車両が備える機械学習モデルの動的連携による広域路面状態観測システムの開発と評価 ○武藤岳人・宮地秀至・山本 寛（立命館大）  IA2026-27 |
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| 抄録 | （和） | 高齢化と道路の老朽化に伴い、段差や路面損傷などの路面状態を広域かつ継続的に把握する仕組みが求められている。専用の点検車両や高性能センサを用いる方式は高精度な観測が可能である一方、導入・運用コストが高く、日常的な広域観測には限界がある。また、機械学習による路面状態の識別には多数の画像に対するアノテーションが必要であり、モデルの学習に要する負担が大きい。加えて、SAM-3のような基盤モデルは追加の学習をせずとも画像に含まれる路面の状況を理解できる可能性はあるものの、計算負荷が大きいため車載端末での常時実行には適さない。そこで本研究では、レンタサイクル、自動車、路側機などに搭載された異種センサノードが協調し、路面画像の収集、路面状態に関する学習用ラベルの自動生成、軽量物体検出モデルの学習・配布を行う広域路面状態観測システムを提案する。自動車等に搭載される高性能センサノードでは、処理能力を要する基盤モデルを用いた学習用ラベルの自動生成を行う。また、学習用ラベルが設定された学習データを用いて、自転車等に搭載する車載センサノード向けの軽量モデルの学習を行う。このように、各センサノードの計算資源に応じた役割分担により、高性能な計算資源をすべての車両に搭載することなく、多数の車両へ低コストに展開可能な構成とし、車載センサノードでは軽量な学習済みモデルによる高速な路面状態検出を可能にする。また、センサノード同士がすれ違う限られた時間内で路面画像などのデータを交換できるように、無線通信の接続を短時間で確立する手法も検討する。 |
| （英） | With the aging population and deterioration of road infrastructure, continuous wide-area monitoring of road surface conditions, such as unevenness and road damage, is increasingly needed. Although dedicated inspection vehicles and high-performance sensors provide accurate monitoring, their high deployment and operation costs limit routine use. Machine learning-based road surface recognition also requires many annotated images, increasing the burden of model training. Foundation models such as SAM-3 can recognize road conditions without additional training, but their computational cost makes continuous use on vehicle-mounted devices impractical. We propose a wide-area road surface monitoring system in which heterogeneous sensor nodes on rental bicycles, vehicles, roadside units, and other platforms cooperate to collect road images, generate training labels, and train and distribute lightweight object detection models. High-performance sensor nodes generate labels using computationally demanding foundation models and train lightweight models for vehicle-mounted sensor nodes. This division of roles enables low-cost deployment across many vehicles without requiring high-performance computing resources on every vehicle, while vehicle-mounted nodes perform fast road surface detection using lightweight trained models. We also investigate rapid wireless connection establishment to exchange road images during brief contacts between sensor nodes. | |
| キーワード | （和） | エッジAI / 路面状態観測 / 画像解析 / 自動アノテーション / / / / |
| （英） | Edge AI / Road Surface Monitoring / Image Analysis / Automatic Annotation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 180, IA2026-27, pp. 1-8, 2026年9月. | |
| 資料番号 | IA2026-27 | |
| 発行日 | 2026-09-08 (IA) | |
| 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 | IA2026-27 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA |
| 開催期間 | 2026-09-15 - 2026-09-16 |
| 開催地（和） | 北海道大学 情報基盤センター南館 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） | インターネット運用・管理, ネットワークアーキテクチャ, 通信プロトコル, IoT, 一般 |
| テーマ（英） | Internet Operation and Management, Network Architecture, Communication Protocols, IoT, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IA |
| 会議コード | 2026-09-IA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 異種車両が備える機械学習モデルの動的連携による広域路面状態観測システムの開発と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development and Evaluation of Wide-Area Road Surface Monitoring System through Dynamic Collaboration of Machine Learning Models Embedded in Heterogeneous Vehicles |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | エッジAI / Edge AI |
| キーワード(2)（和/英） | 路面状態観測 / Road Surface Monitoring |
| キーワード(3)（和/英） | 画像解析 / Image Analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 自動アノテーション / Automatic Annotation |
| 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） | 武藤 岳人 / Gakuto Muto / ムトウ ガクト |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮地 秀至 / Hideaki Miyaji / ミヤジ ヒデアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 寛 / Hiroshi Yamamoto / ヤマモト ヒロシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-09-15 13:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IA |
| 資料番号 | IA2026-27 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.180 |
| ページ範囲 | pp.1-8 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2026-09-08 (IA) |
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