【交通事故ゼロ向け】スマート運転に欠かせないAI学習データソリューションを解説

はじめに

近年、交通事故の削減は世界的な課題となっており、日本でも多くの企業や研究機関がこの目標に向けて取り組んでいます。NTTとトヨタの共同プロジェクトをはじめとする先進的な取り組みが注目されており、人工知能（AI）技術がその中心にあります。本稿では、これらの取り組みを紹介しつつ、交通事故ゼロを目指すために必要なAIシステムと、それに不可欠な学習データソリューションについて詳しく解説します。

 

「交通事故ゼロ」について、以下の要素が注目されます：

1. 高度運転支援システム（ADAS）

   - 車両に搭載されたセンサーやカメラにより、周囲の状況を高精度で把握します。

   

2. クラウドベースの交通管理システム

   - リアルタイムで交通情報を共有し、渋滞の緩和や事故の予防を図ります。

   

3. エッジコンピューティング

   - 車両内でのデータ処理を行うことで、遅延を最小限に抑えます。

 

AIシステムによる交通事故ゼロの実現

 AIシステムの機能

交通事故ゼロを達成するためには、以下のようなAIシステムが必要とされます：

 

1. 物体認識

   - 道路上の他の車両や歩行者を正確に認識し、その動きを予測します。

   

2. 行動予測

   - 他の車両や歩行者の動きを予測し、潜在的な危険を早期に検知します。

   

3. リスク評価

   - 現在の交通状況や天候条件を考慮し、リスクを評価します。

   

4. 意思決定支援

   - 安全なルート選択やブレーキ介入などの最適な判断を支援します。

 

必要な学習データをご紹介

AIシステムの精度を向上させるためには、多岐にわたる学習データが必要です。以下に主要なデータの種類とその重要性を示します：

 

1. 画像データ

   - 車両、歩行者、信号機など、道路上の様々な対象物を撮影した画像データ。

   

2. 映像データ

   - 長時間の監視カメラ映像やドライブレコーダーの映像。動態の解析に利用されます。

   

3. 音声データ

   - 緊急通報の音声や周囲の環境音。異常事態の早期発見に役立ちます。

   

4. 地理空間データ

   - GISデータやGPSデータ。道路の形状や交通量、気象情報などを把握します。

   

5. メタデータ

   - 日時、場所、天候などの情報。データの背景を理解し、適切な分析を行います。

 

弊社のデータソリューション

既製データセット：

2000本のドライバーの危険な運転行動ビデオデータ

複数の時間帯、複数の屋外道路シーン、複数の危険なドライバー行動をカバーしています。 収集機器としては、カーレコーダーを使用。危険運転行動分析などに活用できます。

 

1,323人のドライバー7つ表情認識データ

車載カメラで収集シーンを撮影し、複数の表情、複数の年齢層、複数の時間帯のデータを収集します。取得装置は可視光と赤外線の2眼カメラに分かれ、解像度は1,920×1,080になります。カメラは、ルームミラー中央、車内センターコンソール上、車内左側Aピラー上、ステアリングホイール上、ルームミラーの広角レンズに位置しています。収集時間は日中、夕方、夜間をカバーしています。

  

531時間携帯電話による車内騒音データ

車内騒音のある実際の道路シーンを記録したデータセットは、車種、道路タイプ、車速、窓の開閉など、幅広い範囲をカバーしています。6つの録音ポイントを使用して、車内のさまざまな場所での騒音状況を記録しており、車内騒音モデリングのニーズに正確に対応しています。

 

データ収集・アノテーション

弊社は、スマートコックピットや自動運転シーンでの車内音声・画像データ収集タスクをサポート。自社のデータアノテーションツールはさまざまなデータタイプに対応可能で、点、線、フレーム、ポリゴンなどを組み合わせたアノテーションもサポートしています。複雑かつ多様な環境においてインテリジェントドライブ技術が実際の道路、車両の位置、障害物の情報をより良く感知できるようアシストします。

 

車内データ：

多言語、マルチデバイスによるノイズやウェイクアップワード、コマンドワードなどの音声データの収集、アノテーションに対応します。他には、複数の車種やデバイスにおけるドライバーや同乗者の顔、表情、行動などの画像データの収集とアノテーションに対応しています。

 

車外データ：

複数の都市、シーン、道路状況、センサーのデータ収集サービスと時空間同期に対応しています。そして、さまざまな種類の物体に対する、単一3Dまたは2D/3Dフュージョンのオブジェクト検出・追跡アノテーションに対応しています。さらに、点群に対するセマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションのアノテーションをサポートします。

 

まとめ

NTTとトヨタの共同プロジェクトをはじめ、交通事故ゼロを目指した取り組みが進展しています。これらのプロジェクトの中核にあるのがAI技術であり、そのパフォーマンスを最大限に引き出すためには高品質な学習データが欠かせません。弊社は、多様なデータソースから信頼性の高いデータを収集・提供するサービスを通じて、交通事故ゼロの実現に貢献することを目指しています。今後も技術革新を続け、より良い交通安全システムの実現に向けて邁進していく所存です。