0907道路 巡視業務の高度化を実現する技術（インフラパトロール®）(CB-240005-A)
維持管理業務を支援する次世代システム開発会社：首都高技術株式会社、株式会社ファンクリエイト区 分：システムNETIS登録技術本技術は、位置、時刻等を有する映像を取得し、リアルタイムストリーミング映像の配信や、保存した映像を活用するシステム...
0907道路
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0907道路 アスファルト乳剤飛散防止器 エマルテクト(CB-240001-A)
アスファルト乳剤の散布時に乳剤の飛散を抑え、車や壁などに付着する事故を防止する。開発会社：常陸舗道有限会社区 分：製品NETIS登録技術本技術はアスファルト乳剤散布時の飛散を抑制する製品であり、従来技術は養生パネルで対応していた。本技術に...
0907道路 汚泥吸引装置付きSS式円形路面切断機(KT-230332-A)
マンホール維持修繕工事の際の路面切断工事において、汚泥の拡散を減らし、拡散した汚泥の清掃作業を省力化する路⾯切断機開発会社：有限会社サンコー区 分：機械NETIS登録技術本技術は、マンホール修繕で用いる円形路⾯切断機に汚泥吸引装置を付けた...
0907道路 目隠し工用強化型親子バンド「T-Band」(QS-230044-A)
ガードレール支柱と目隠しシートを取り付ける骨組み（単管パイプ）を取り付ける金物で、シートに受ける風荷重を算出し、強度試験を行ったものである。開発会社：㈱タカミヤ、㈱吾妻商会区 分：製品NETIS登録技術ガードレールに目隠しシートを設置する...
0907道路 新交通信号は歩行者と車の移動時間を改善する(New Traffic Signal Would Improve Travel Time for Both Pedestrians and Vehicles)
2024-03-12 ノースカロライナ州立大学(NCState)◆自動車信号に赤、緑、黄色に加えて4番目の白色を導入することで、歩行者の待ち時間を短縮し、自動運転車と人間の運転手の両方にとって交通の流れを改善する。自動運転車の増加に伴い、待...
0907道路 高耐久注入目地材シリコーンシーリング材「トスシール」(KT-230325-A)
高耐久・高伸長性能を有する舗装道路ひび割れ部補修及び目地シール用注入目地材トスシールシリーズ開発会社：モメンティブ・パフォーマンス・マテリアルズ・ジャパン合同会社区 分：材料NETIS登録技術本技術は、コンクリート舗装版のひび割れ及び目地...
0907道路 コンクリート舗装補修材「クラックリペア」(KT-230308-A)
低粘度の有機系補修材、コンクリート舗装のヘアクラックに浸透して補修します開発会社：東急建設株式会社、世紀東急工業株式会社区 分：材料NETIS登録技術本技術は、コンクリート版のひび割れについて、低粘度の補修材を自然流下で注入して補修する工...
0907道路 わずかなコネクテッドカーで交通信号のタイミングを改善(Improving traffic signal timing with a handful of connected vehicles)
2024-02-20 ミシガン大学ミシガン大学の研究者は、道路上の車両のわずか6％のGPSデータを使用して、交差点での渋滞と遅延を大幅に減少させることができる交通信号の再調整システムを開発した。ジェネラルモーターズが提供する接続された車両デ...
0907道路 アステープドット(CG-230014-A)
道路舗装の打ち継ぎ処理を効率化する両面粘着テープ開発会社：株式会社石川建設、株式会社アジア粘着商会区 分：製品NETIS登録技術アステープドットはストレートアスファルトを主成分とする両面粘着テープで、道路舗装打換えの際に打換え舗装材と既設...
0907道路 CCTVカメラや市販カメラを活用したAI交通量調査サービス「センサスAI」(QS-230042-A)
車両や歩行者など道路交通量調査の観測区分に対応し、観測の省力化が可能開発会社：株式会社サイバーエージェント区 分：システムNETIS登録技術本技術は、道路交通量調査に関する技術である。ビデオカメラで撮影した映像を用いてのAI解析による道路...
0907道路 インドネシア：パティンバンアクセス有料道路建設事業
ODA(Patimban Access Toll Road Construction Project) 国名 インドネシア 事業 有償資金協力 課題 運輸交通 借款契約（L/A）調印 2023年3月 借款契約額 421億円プロジェクト紹介パ...
0907道路 新しい機械学習モデルで衝突現場を予測する道路の特徴を特定(Road Features that Predict Crash Sites Identified in New Machine-Learning Model)
2024-02-13 マサチューセッツ大学アマースト校マサチューセッツ州立大学アマースト校のエンジニアによる新しい研究によれば、速度制限の急激な変更や不完全な車線のマーキングなどの問題が、交通事故を予測する上で最も影響力のある要因の一部であ...