本研究では、見通しの悪い交差点等での事故を防止するため、新規の設備や路車間通信に頼ることなく、車載カメラ等で撮影したカーブミラーの反射映像を解析することで危険を予知することを目指している。
本稿では、Faster R-CNN、SSD、YOLOv4 の3種類の深層学習モデルと各2種類の最適化アルゴリズムを用いて路上のカーブミラーを検出するための訓練・推定を行い、その性能を比較するとともに、その結果を用いてカーブミラーの配置マップを自動的に生成する。学習・検証には、福岡県内各地の路上で撮影したカーブミラーを含んだ路上の画像（合計771枚）を用いて3分割交差検証を行った。