近年,自動運転の実用化に向けて自動車には多くの先進技術が搭載，開発されている一方で,転倒の特性がある二輪車は普及が遅れている．インターネット上のアンケートでは，「バイクにおける転倒経験の有無」の質問に対して1,032人中97%が転倒経験「あり」と回答している．二輪車の転倒防止の研究では，ジャイロ効果を用いた二輪車転倒防止装置の研究開発に取り組んでいるが，装置の後付けや小型化の課題が残る．そこで，本研究では，画像認識技術であるYOLOv5m，DeepLabおよびYOLACTを用いて，前方の動画像から走行中の二輪車が転倒する恐れのある危険物を事前に検出する方法を提案する．実証実験の結果，YOLACTは遠方の危険物も高精度に検出できるという知見を得た．