NECは1月8日、安全な車両の移動を支援する技術として、車載カメラの膨大な映像データの内、AIを活用し信号機等の注目領域に絞って画質を高くし、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。

同技術は、AIをカメラ映像の送信器に組み込み、センター側の物体検出や距離推定等の映像認識に必要な注目領域と最適画質を学習し、映像の送信制御をすることで、伝送するデータ量の削減を実現する。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10分の1に削減することができるという。

  • 「学習型メディア送信制御技術」概要

  • 従来技術との比較イメージ

同技術により、映像品質を維持したまま送信データ量を削減できるため、車など移動体において、車外の走行環境の異常や運転手・乗客の危険な状況を映像を通じてリアルタイムに検知してサポートするなど、遠隔見守りの高度化に貢献する。

また同社は、自動運転バスの複数の車載カメラから映像データを安定した通信でリアルタイムに伝送を行い、遠隔監視センターにて乗務員と同じように運行状況を把握する「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、2021年度中に商用化する予定としている。

  • 「車外・車室内状況見守りソリューション」概要

同ソリューションでは、伝送され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できる「シーン認識技術」による車外の危険状況の検知や、人物の姿勢を抽出する「姿勢推定技術」による車室内の乗員・乗客の異常な状態の検知を実現する。

さらに、同技術は、総務省が実施するローカル5G開発実証事業の内、NECが参画する群馬県前橋市と静岡県沼津市で実施する自動運転バスの社会実装を目指した公道実証において活用される。