@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00209844,
 author = {田中, 大揮 and 相澤, 清晴 and Daiki, Tanaka and Kiyoharu, Aizawa},
 issue = {46},
 month = {Feb},
 note = {本研究では，深層学習を用いて交通事故予測問題を解く取り組みを行った．交通事故は様々な要因が複雑に組み合わさって発生する事象であるが，各地点毎に詳細なデータを収集することは物理的に困難である．そこで，各地点の  360°画像一枚のみを用いて，その場所で将来交通事故が発生する可能性があるかどうかを判定するという新たな問題設定を提案し，これを解くためのデータセットも新たに構築した．実験では 78% 以上の精度で将来交通事故が発生する地点を予測することが可能であることを示した．, In this study, we used deep learning to predict traffic accidents. Traffic accidents are caused by a complex combnation of various factors, and it is physically difficult to collect detailed data for each location. We investigated a new problem setting of determining whether a traffic accident occurs in the future using only a single 360 degree image of each location. Experimental results demonstrate that a deep neural network can predict traffic accident locations with an accuracy of more than 78%.},
 title = {360°画像を用いた交差点での交通事故予測の試み},
 year = {2021}
}