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ドラレコ映像をAIでリアルタイムで解析。高鮮度な情報を高速道路の規制標識の変化を地図上に反映

AI Start Lab 編集部 2022.7.8
株式会社ゼンリンと株式会社Mobility Technologiesは、ドライブレコーダー撮影した映像を元に、地図と実際の道路情報の差分を自動でAI技術などを用いて抽出し、地図のメンテナンスに活用する「道路情報の自動差分抽出プロジェクト」の試験運用を全国の高速道路で開始した。

高速道路にある規制標識の変化を地図上に反映することで、自動運転(AD)や先進運転支援システム(ADAS)など高鮮度な地図情報を求める分野からの需要に対応していく。


ゼンリンは、道路事情が複雑な日本において、全国約70拠点の調査網で収集・整備した詳細な地図情報を提供していますが、AD(自動運転)やADAS(先進運転支援システム)分野では高鮮度な地図情報の需要が日々高まっております。
本プロジェクトでは、MoTからの差分情報を元に、ゼンリンによる地図整備プロセスを経て、ADやADAS用途の地図へ反映予定であり、高鮮度な地図情報需要に応えていきます。そして今後は高速道路に加えて、一般道路にも拡張していく他、道路標識だけではなく、走行領域、レーン、道幅、そして矢印ペイントと、取得情報を増やしていきます。特に、道路内の車両走行可能な範囲を示す情報は、今後の自動運転時代に必要不可欠な情報となります。これらの重要な道路情報の変化をいち早く検出し、地図への反映や、車両への変化点速報に活用することで、自動運転社会の基盤となることを目指しています。


AI搭載のドライブレコーダーサービスで収集した高鮮度な大量の道路情報データを活用


本プロジェクトは、ドライブレコーダーから取得できる情報を元に道路上の物体を検出し、地図と比較することで現地と地図の差分を見つけ、地図を更新するプロジェクト。

2020年4月の開始から要素技術の研究とシステム開発を終え、2022年4月より全国の高速道路を対象に試験運用を開始した。

本プロジェクトの最大の特長は、AI搭載のドライブレコーダーサービス「DRIVE CHART」で収集した高鮮度な大量の道路情報データを活用する点にある。

「DRIVE CHART」とは、脇見運転や一時不停止など事故の要因になりうるリスクのある運転行動を、AIが検知して自動で撮影する次世代型のドライブレコーダーサービスのことである。

現在は、全国3万台以上のタクシーやトラック、営業車で契約されており、全国の高速道路(高速自動車国道および自動車専用道路)の総距離約3万kmのうち約9割を1カ月で走行する網羅性を有する(※1)。

※1:データ活用に許諾した事業者データのみを利用


通常、高速道路上にあるLED式速度制限標識は、LEDの点灯周波数とドライブレコーダーの撮影周波数の関係から、LEDの数値が映像に映らない瞬間があるといわれ、AIでの数値の読み取りは困難となっている。

しかし、複数名のKaggle Master(※2)を有し、アノテーションチームを内製化するなど、高い技術力と実装力を持つMobility Technologiesでは、そういった問題に対しても高い技術力と実装力で対応。

映像中で検出した標識を追跡し、LEDの数値がはっきり見える瞬間を自動的に選んで読み取りを行うことで、97%以上の正解率を達成している。

※2:国際的なAIコンペティションプラットフォーム「Kaggle」における称号の1つ。

LED式の速度制限標識の数値は映像に映らない瞬間があるが、適切な瞬間を選ぶことで読み取りが可能。

ゼンリンでは、道路事情が複雑な日本において、全国約70拠点の調査網で収集・整備した詳細な地図情報を提供しているが、近年はAD(自動運転)やADAS(先進運転支援システム)に対応する高鮮度な地図情報の需要が高まっている。

本プロジェクトでは、Mobility Technologiesからの差分情報を元に、ゼンリンによる地図整備プロセスを経て、ADやADAS用途の地図へ反映予定であり、高鮮度な地図情報需要に応えていく。

今後は、道路標識だけではなく、高速道路にある走行領域、レーン、一般道路の道幅、矢印ペイントなどにも対応していく予定だ。

走行領域・レーン

道路の幅

矢印ペイント

これらの重要な道路情報の変化をいち早く検出し、地図への反映や、車両への変化点速報に活用することで、自動運転社会の基盤となることを目指す。


DRIVE CHART
https://drive-chart.com/ 
株式会社ゼンリン
https://www.zenrin.co.jp/
株式会社Mobility Technologies
https://mo-t.com/

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WRITTEN by

AI Start Lab 編集部

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