首都高技術とシャープ、道路損傷AI検知システムを実証

首都高技術とシャープは、走行中の映像から道路上の異常を検知するAIシステムの実証実験を始めます。
首都高速道路を対象に、落下物やポットホールなど5種類をリアルタイムで検知します。
実証実験は11月まで実施し、2028年度以降の本格導入を目指します。

記事の概要

両社は、走行中の車両から撮影した映像をAIで解析する「リアルタイム道路損傷自動検知システム」を開発しました。
実証実験は首都高速道路を対象に、11月まで実施する予定です。
自動検知の対象は、落下物、ポットホール、舗装の亀甲状ひび割れ、植栽の繁茂、植栽による標識の隠れの5種類です。
検証段階では、約80～90％の検知精度を確認しています。
検知した異常は発生場所に応じて色分けし、走行映像上にポップアップ表示します。
検知画像や時刻、位置情報はクラウド経由で遠隔地へ自動共有し、道路管理者の早期把握と対応を支援します。
実証では、雨天を含む気象・交通環境での精度、位置把握、リアルタイム通知の可否を確認します。
両社は2028年度以降の首都高速道路への本格導入に加え、全国の自治体や道路管理者への技術提供も視野に入れています。

記事のポイント

1. 検知対象は5種類です： 落下物やポットホールに加え、舗装のひび割れや植栽に関する異常も検知します。
2. クラウドで情報共有します： 検知画像、時刻、位置情報を共有し、管制所などで異常を早期に把握できます。
3. 実環境で精度を検証します： 雨天を含む多様な気象・交通環境で、検知精度と通知の実用性を確認します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する道路管理者： 目視中心の巡回点検に、走行映像の解析とクラウド共有を組み込める可能性があります。導入判断では、雨天時の精度や位置把握、通知後の対応手順まで確認する必要がありそうです。
• インフラ点検事業者： 落下物や舗装だけでなく、植栽や標識の状態も同じ仕組みで扱うため、点検業務の対象範囲や人員配置を見直す契機になりそうです。検知結果を確認する役割も残ると考えられます。
• 道路管理システム開発企業： 道路管理の現場知識とAI・画像処理を組み合わせ、既存の巡回支援システムに機能を追加する進め方が示されました。自治体向けには、現場運用まで含む提案が求められそうです。

このニュースの背景

道路上の異常は現在、パトロール車両に乗る点検調査員が目視で確認しており、将来の担い手不足を見据えた自動化が課題になっています。
両社は、首都高技術の道路管理ノウハウとシャープのAI・画像処理技術を組み合わせ、2017年度から巡回点検支援システムの一機能として開発してきました。
検証段階では約80～90％の検知精度を確認しており、今回の実証では雨天を含む実環境で精度、位置把握、リアルタイム通知を確かめます。

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ZDNET Japan

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