NECは2021年1月8日、車載カメラの映像データのうち、信号機などの注目領域以外の画質を低くして送信データ量を削減する技術「学習型メディア送信制御技術」を開発したと発表した。危険予兆検知に必要な物体検出、距離推定、レーン検出などの精度を維持しつつ、無線通信帯域を最大で10分の1に削減できる。これにより、走行環境の異常や運転手・乗客の状況をリアルタイムに検知するなど、遠隔見守りを高度化できる。同年度中に、同技術を採用したサービス「車外・車室内状況見守りソリューション」を商用化する。
NECの「学習型メディア送信制御技術」は、車載カメラの映像データのうち、信号機などの注目領域以外の画質を低くして、送信データ量を削減する技術である。危険の予兆を検知するために必要な物体検出、距離推定、レーン検出などの精度を維持しつつ、無線通信の帯域を最大で10分の1まで削減可能であるという（図1）。
図1：「学習型メディア送信制御技術」の概要（出典：NEC）拡大画像表示
注目領域、つまり高い画質を維持する領域は、AIに学習させる。AIをカメラ映像の送信器に組み込んで、センター側での物体検出や距離推定などの映像認識に必要な注目領域と、注目領域に必要な画質を学習する。こうして映像の送信を制御することで、伝送するデータ量を削減する。
伝送データ量を削減することで、無線通信の帯域を削減できる。通信の遅延を抑えられるほか、リアルタイムかつ安定的に高画質の映像データを伝送できるようになる。これにより、管制センターによる遠隔見守りサービスなどを高度化できる。
NECは、2021年度中に「車外・車室内状況見守りソリューション」に同技術を採用し、商用サービス化する。同サービスでは、自動運転バスに搭載した複数の車載カメラから、映像データをリアルタイムに遠隔監視センターに伝送する。乗務員と同じように運行状況を把握できるようになる。
「車外・車室内状況見守りソリューション」では、伝送した映像データから交通参加者の位置・距離と道路の形状を推定して交通シーンを鳥瞰する「シーン認識技術」を用いて、車外の危険状況を検知する。さらに、人物の姿勢を抽出する「姿勢推定技術」によって、車室内の乗員・乗客の異常な状態を検知する。
●Next：前橋市と沼津市で行う自動運転バスの公道実証でも活用
会員登録（無料）が必要です
