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Co-creation2: AIによる画像認識技術を活かした交通監視システム

渋滞や事故を高精度かつリアルタイムに検出し、CO2排出量の削減や安全向上に貢献

近年、新興国を中心に深刻な社会課題となっている「交通渋滞」。経済発展を妨げるだけでなく、環境問題の要因ともなっています。この課題解決に向けて、富士通では、AIによる画像認識技術を活用し、道路上の渋滞や事故などをリアルタイムかつ高精度に検出する交通監視システムを開発しました。

渋滞や事故を高精度かつリアルタイムに検出し、CO2排出量の削減や安全向上に貢献

経済発展著しい新興国では、急激な人口増加や都市化の進展などによる「交通渋滞」が深刻な社会課題となっています。慢性的な渋滞は経済成長に悪影響をもたらすだけでなく、大気汚染や気候変動など環境問題の要因ともなっています。富士通ではこうした課題の解決に貢献すべく、独自のAI技術「Zinrai」を活用した画像認識技術で、道路上の渋滞や事故などをリアルタイムかつ高精度に検出する交通監視システムを開発しました。

従来の映像認識技術では、監視カメラの映像を解析する際に自動車のヘッドライトや太陽光などの光源、影など様々な環境要因の影響を受けやすく、正確に検出するためにはカメラの位置などを調整する必要がありました。また、事故や違反は複雑で多様なパターンを持つため、高精度な検出が難しいという点も課題でした。

富士通では、高度な学習能力を持つAIにあらかじめ大量の画像を学習させることで認識精度を向上。夜間や霧の中などでも、車両の位置を推定することで高精度な認識を可能にしました。また、車両の動きやスピードの変化を観測し、異変があればその大きさを数値化することで、事故や違反の検出効率を向上。加えて、独自技術により、大気汚染の中でも鮮明な映像を実現します。2015年には、急激な車両数の増加が課題となっている中国で清華大学蘇州自動車研究院と共同で実証実験を実施。11の事象を対象に検証した結果、いずれも90~95%という高い認識精度を達成しました。

このシステムによって広域での交通状況を把握することで、渋滞の状況に応じた信号機の最適な制御や、渋滞の原因になり得る事故や違反の効率的な抑止が可能となります。渋滞の緩和が進めば都市交通の安全性向上やCO2排出量の削減につながります。現在、日本、中国、欧州で本システムの導入が計画されており、2017年度にサービス開始予定です。

交通監視システムの写真1

交通監視システムの写真2