85渋滞情報信号秒数情報信号介入情報交通事故情報道路工事情報（交通規制情報）交通量情報車両感知器気象情報光ビーコン大量の交通関係情報（過去の情報）から規則性や判断基準を学習走行軌跡情報（車両の位置・速度情報）AIサーバ交通量や渋滞等の統計データ、現在の交通状況や気象情報などをAI技術を活用して分析し、管制センターの交通対策を支援します。さらに、AIによる予測精度の検証を踏まえ、将来的には、交通渋滞発生を予測した先回りの信号制御や調整を行うなど、交通渋滞の抑制につなげていきます。交通状況の変化に応じた信号制御には、交通状況を把握するために車両感知器の整備が必要となりますが、民間プローブデータを活用することで、車両感知器が整備されない道路区間の交通状況把握が可能となります。AIを活用して民間プローブデータを分析することで信号制御を最適化し、交通の円滑化に寄与していきます。＜AIシステムの構築イメージ＞＜プローブデータの活用＞項目2022年度末の到達目標2020年度2021年度2022年度AIを活用した交通管制システムの高度化信号制御設計（2021）予測精度の検証（2022～）民間プローブデータとAIによる交通管制システムの高度化システム構築（2022～）一部区間への導入（2023～）AIを活用した信号制御設計システム構築交通状況の予測精度検証プローブ情報(※)＋感知器＋AI活用⇒ 渋滞⾧を推定・渋滞発生を予測(※)カーナビやスマートフォンのGPSによる移動経路（時刻と位置）のデータ信号制御渋滞⾧プローブ情報交通量感知器交通管制センター警視庁AIとビッグデータを活用した交通管制システムの高度化プロジェクトAIとビッグデータを活用して交通管制システムや信号制御の高度化を図り、交通の更なる円滑化を推進テーマ①先端技術社会実装プローブデータによる交通状況把握の検証蓄積情報の分析・学習
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