運転状況をAI解析、オートマティックな事故検知へ

近年、ドライブレコーダー(通称ドラレコ)が人気だ。きっかけは事故や危険運転のニュース映像。いつ自分もそのようなことに巻き込まれるやも知れぬ不安と、万が一のときの証拠保全のために、多くの人がドラレコに関心を寄せ、実際にそれを購入している。


コネクテッドカー時代に突入した今、安全第一の企業では、業務用車両の事故予防のためにもドラレコを使う。法人カーリース顧客向けに、NCSは自動車IoTツール「NCSドライブドクター®」 を提供。そのオプション「NCS交通安全プログラム」の映像解析サービスでは、専任スタッフがドラレコの膨大な記録映像の中から様々な危険運転シーンを多大な時間をかけて抽出・分類している。

一方で、'16年より車両向けマルチモーダル(複数感覚様相)深層学習の開発に取り組んでいるNTT Comは、NTTグループのAI関連技術「corevo®」を活用して、ドラレコ・データの解析による危険運転検知に成功。そして今回、NSCとともに、これまでの映像やセンサーデータ(速度・加速度)に加えて、音声データもAI解析する実験を行った。

両社は、車両や歩行者等と接触しそうになるシーンをヒヤリハット、接触したシーンを交通事故とする設定に基づき、NCSドライブドクターから「時系列マルチモーダルデータ」を約850件抽出。その7割(約600件)をAIに学習させた後、残り3割(約250件)をAIに判定させて解析を実施した。結果、ドラレコの死角についても接触音などを含めて解析可能となり、車両の全方位においてAIでの自動検知精度が大幅に向上した。

映像、センサーデータのみを対象にした解析と比べて、交通事故と判定した精度が約1.75倍の89%(正解率)に、通常運転、ヒヤリハット、交通事故の全体でも約1.2倍85%の高精度を記録したという。AI解析の様子は今月4日と5日、NTT Comのフォーラムにて紹介される。

ドライブレコーダーの音声、映像、センサーデータをAIが解析することで、交通事故における自動検知の精度向上に成功

カテゴリー: 情報通信 , ロボット/AI , 自動車   

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