クラウディアン、「交通量自動計測機能」をAI BOXに搭載したベータ版製品を提供開始

クラウディアン株式会社は、データ生成現場（エッジ）でAI処理を実行する小型装置「CLOUDIAN AI BOX（以下、AI BOX）」の第1弾ソリューションとして、同社が開発した「交通量自動計測機能」を予め搭載した「Smart Traffic（スマート・トラフィック、通称：スマトラ）」のベータ版を提供開始する。

このSmart Trafficは、道路や交差点の撮影映像から、ディープラーニングによる画像認識で車両を検出したうえで、車種を分類し、同社が新たに開発した映像に写る走行車両画像の追跡技術により、車線別に走行車数と平均速度を測定するソリューション。これを高速計算処理用GPUとLTE/WiFi通信機能内蔵、カメラ接続機能付きの「エッジAI」実行用小型装置であるAI BOXに予め搭載した製品として提供する。

Smart Trafficの特長は以下の通り。

設置が容易
設置場所や固定通信回線手配を気にすることなく、既存または新規設置ビデオカメラ映像だけで交通量計測
走行車種認識
AI画像認識により大型(バスとそれ以外)と小型の車種を自動認識
交差点計測
車両の移動経路が複雑で、目標物がない道路や交差点でも計測
走行車両追跡
撮影映像から車両を認識して走行経路や軌跡を取得
走行車両再認識
大型車の背後に隠れ再度出現する等の車両を同一と再認識(近日リリース予定)

これまでの交通量計測には、以下3点のような課題があった。

人手による計測における課題
これまで交通量計測の多くは、特定の期間を定め人がカウンターを使い測定していた。そのため、期間限定の統計的な調査が中心で、人数と測定期間に応じた作業委託費がかかり、災害時などの緊急調査手配に苦労するなど、各種制約があった。
センサーによる計測における課題
センサーを使う交通量計測は設置コストがかかるため測定場所が限られており、点の測定であるため走行車両を追跡するものではなかった。
画像認識による計測における課題
従来型の画像認識は、主に直進道路における渋滞等の通過車両数の測定に使われており、場所毎に車線が異なる交差点では設定の手間がかかることや、バスやトラックの背後に隠れたのち再度出現する車両を2重に数えてしまうといった課題などがあった。

このSmart Trafficは、2016年9月に実施された、AIを活用してカメラ映像から走行車種を認識しターゲット広告を配信する実証実験の成果を、公的機関から受託した交通量自動計測プロジェクトに応用し、そこで得た2年間に及ぶ経験や知見を基に改良を重ね、より使いやすく、汎用的な製品にしたものだという。

現在、Smart Trafficはベータ版だが、交通計画、交通調査、交通渋滞・安全対策、交通施設計画等を実施する企業組織などを中心に日本全国の道路や交差点における実証を続け、来年度には正式版として発売する予定。

なお、AI BOXが集める現場の最新データを同社のオブジェクトストレージ製品「CLOUDIAN HYPERSTORE」に保存しAIの再学習に使うことで認識精度を持続的に高めるAI再学習サイクルを実現できるという。