ゼンリンとMobility Technologies（MoT）は5月10日、ドライブレコーダーのデータを元に、地図と実際の道路情報の差分をAI技術などを用いて自動で抽出し、地図の更新に活用する「道路情報の自動差分抽出プロジェクト」において、全国の高速道路を対象に試験運用を開始したと発表した。

  • ドライブレコーダーのカメラ映像をAIで認識し、地図との差分を自動抽出

道路情報データは、MoTが展開するAIドラレコサービス「DRIVE CHAR」によって収集されており、現在、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いるという、

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しているという。

現在は道路標識を対象にしているが、例えば高速道路上の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でLEDの数値が映像に映らない瞬間があり、MoTでは、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%以上という読み取り正解率を達成しているという。

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、今後は高速道路に加えて、一般道路にも拡張していくほか、道路標識だけではなく、走行領域、レーン、道幅、路上の矢印ペイントと、取得情報を増やしていくという。

  • 走行領域、レーン、道幅、路上の矢印ペイント