富士通研究所とFRDC、機械学習による画像認識を活用した交通映像解析技術を開発

株式会社富士通研究所と富士通研究開発中心有限公司（以下、FRDC）は、画像処理と機械学習の技術を活用して、道路交通の監視映像を解析し、渋滞や事故、交通違反などの状況を高精度かつリアルタイムで認識する技術を開発した。

都市への人口集中による自動車交通の過密な状況は、慢性的な渋滞、騒音、大気汚染などの社会問題を引き起こしている。特に中国では、自動車保有台数の急増にともない、交通違反や、それともなった死亡事故など安全・安心面での問題も深刻化している。このため、近年、監視カメラを大規模に都市に配置して遠地から集中管理することで、交通の安全、環境対策、渋滞緩和などへ活用する取り組みが期待されている。

広い地域を監視する業務においては、大量の映像から迅速かつ正確に必要な情報を抽出し関係者に伝えることが重要だが、従来の映像認識による交通監視技術は、自動車のヘッドライトや太陽光などの光源、影など、様々な環境要因による影響を受けやすいことが課題となっている。そのため、すでに各所に設置されているカメラを画像認識による解析のために利用する場合は、このような刻々と変化する環境の変動に合わせてカメラの調整や設置場所、向きなどを調整することが難しいため認識精度を上げることに限界があったという。

また、多様で複雑な事故や違反などの事象を効率良く高精度で認識することも課題となっている。

今回、富士通研究所とFRDCは、照明変化や夜間、霧などの周辺環境の変化に強い、高精度な車両認識技術と、交通事故などの複雑な事象を効率的に推定する技術を開発した。

環境状態に合わせて映像を分類して学習する高精度な認識技術
太陽光による影響や夜間、霧など様々な環境状態による特徴やカメラ位置などの状況ごとに類似するデータを自動的に分類してグループ化し、それぞれのグループに応じた学習と推定を行う技術により、対象となる車両の認識率が向上。
動きの変化を解析し交通事故など複雑な事象を効率的に推定する技術
交通事故などの複雑な事象は、関連する複数の移動体の動きの組み合わせを解析する必要があるが、この解析を常時行うと多大な演算量が必要となる。同技術は、走行している車両の方向、スピードの変化から通常とは異なる事象が発生している可能性を異常発生度として数値化し、この数値が高い場合のみ、その周囲の複数の移動体を解析することで、解析処理の演算量を抑える。

上記の新たに開発された技術に加え、大気汚染などにおける映像を鮮明化するFRDCの独自技術と組み合わせ、低コストで高精度な映像監視システムの提供が可能になったという。

同技術を、以下の11事象の認識機能を実装したソフトウェアに適用した実証実験において、同技術適用前に比べ5%から10%の向上となる90%から95%の認識精度を達成。開発されたソフトウェアは、演算負荷の高い動画処理を独自の高速アルゴリズムで最適化することで、市販されているパソコン1台で4台の監視カメラ入力に対し、それぞれ7事象の認識を同時処理可能。

渋滞検出
路上異常検出（交通事故など）
緊急車両レーン走行検出
違法駐車検出
車流統計
車両逆走検出
道路占有検出
車道人侵入検出
煙検出
霧・もや検出
渋滞指数

同技術により、高い映像補正機能を持たない既設カメラを利用した際にも、自動的な交通状況把握ができ、渋滞低減へ向けた交通流制御や分析、事故や違反への迅速な対処など低コストで高精度な映像監視システムの提供が可能となるという。

富士通研究所とFRDCは、同技術で認識できる事象の追加と精度向上を進め、清華大学蘇州自動車研究院（以下、TSARI）と共同で実証実験を進めていく予定だという。また両者は、2016年度以降に、同技術と、富士通株式会社が提供する位置情報を活用したクラウドサービス「FUJITSU Intelligent Society Solution SPATIOWL」を連携させることにより、広域で発生した事象をリアルタイムで認識し、瞬時に地図上に表示するサービスの中国での実用化を進め、その後日本も含めほかの地域へ展開を目指すという。