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自動運転のカギは画像認識にアリ。画像認識技術がもたらす安全便利な暮らし

2021.7.27

自動運転は最も安全性を求められるテクノロジーだと言えるでしょう。人の命に直結するため、決して過ちを犯すことができません。その安全性と進化を支えているキーテクノロジーは、知能化する車の「目」となる画像認識技術です。画像認識はAIの活用によってさらに精度が向上しています。しかし、ドライバーがいなくても安全に自動運転できる最終段階“レベル5”に達するためには、画像認識技術の更なる進化が必要になるでしょう。

今回はこの画像認識技術と自動運転の進化について詳しく解説します。

画像認識とは?

画像認識

画像認識とは、画像や動画のなかに“見逃せない”特徴を見出し、「それが何か?」を認識する技術。例えば人間の場合は、過去の経験からそれが何かを瞬時に判断します。しかしコンピュータが判断をするとなると、それ相応の高い技術が必要になります。

画像認識の仕組みは簡単に言えば、まず対象物の特徴を特定し、それに似たものを照らし合わせ、正解を導くこと。これを「パターン認識」と呼びます。このように人間が普段ごく自然に行っている行為を、特別なプログラムにより実行しています。

また静止画像だけではなく、動画も画像認識を行うことが可能で、その際に必要となる技術が「動体検知」です。例えば防犯カメラに不審者が映ったとき、その画像認識をする前に「何かが動いている」ことを認識しなければなりません。そこで動体検知はパラパラ漫画のように、動画を1枚ずつの静止画像で分析し、その情報量を比較する、というアプローチをとっています。

景色の中で鳥が動いた場合、ある場所では「鳥がいた」分の情報量が減り、ある場所では「鳥がやってきた」分の情報量が増えます。結果として元の情報量と差が生じるため、「何かが動いた」と認識します。そして後から静止画像を細かく解析して、「動いたものは鳥である」と確認するのです。

こうした仕組みにより、静止画像だけではなく、風景が動く動画においても急に何かが入り込んだことを検知できるようになっています。これは車のドライブレコーダーなどにも活用されている技術です。

画像認識技術はAIの活用で飛躍的に進化

画像認識

画像認識のもっとも古い技術は、1940年代の「バーコード読み取り」です。そして1950年代になると、印刷した英数字を読み取る技術が誕生。1960年代には3次元物体の認識が可能になりました。

2000年代に入るとコンピュータの性能向上により、画像認識のデータ処理が格段に早くなりました。2012年には人工知能でも使われている「ディープラーニング」技術を投入することで、画像認識の性能は大幅に進化しています。

さらに現在ではAIを活用。例えば対象が犬なのか、猫なのか、人間なのかを見分ける精度などが格段に向上しました。AIは対象の特徴を、人とは異なる方法でどんどんとらえて学習していきます。その方法を応用すると、例えばものすごく低解像度な写真から被写体を判別したり(画像生成)、工場の生産ラインなどで本来あってはいけない異常を見つけ出したり(異常検知)することができます。

そしてAIの応用技術で最も重要と言えるのが「物体検知」です。すなわち”見逃せない“ものを見分ける力です。知能化する車の「目」として、画像認識とAIが何よりもまずやらなければならないことは、歩行者と対向車の存在を検知すること。例えばフロントガラスに映る景色が赤城山か富士山かを区別することは必ずしも必要はありませんが、目の前に飛び込んできたものが歩行者や対向車であれば、それは重要です。真っ先に認識し対応すべき課題に対処する技術が、画像認識の進化を加速させているのです。

画像認識によって自動運転が可能に

画像認識

ノルウェーで運行される自動運転の電気バス

AIを使うことにより格段に進化した画像認識技術は、あらゆるシーンで活用されています。その代表が「自動運転」です。自動車の自動運転の技術にはレベル0〜5の段階があり、レベル2までは運転支援、レベル3〜5が正真正銘の自動運転と呼ばれるものです。

自動運転の実現に向けては、前述の物体検知や動体検知のために画像認識技術のさらなる向上が求められています。動体検知の精度アップのために複数台のカメラの情報を一つのチップに集積するなど、コンパクト化や省電力化といったハードウェアの工夫が進んでいます。

また自動運転においては、複数の画像認識情報とシステムの連携が求められることに難しさがあります。フロントカメラで歩行者や他の車両を検知しながら、サイドカメラで路面や白線を検知し、車内カメラでは運転手の顔を見てよそ見をしていないかを確認する……。自動運転は気配りと連携の連続だといえます。人命が掛かっているので、間違いは許されません。

また路上の障害物を認識するには、大量の学習サンプルを用いてAIに学ばせるディープラーニングが必要になります。いずれも画像認識による学習と、瞬時に連携して判断する技術の進化が求められています。

現在、自動運転はレベル4の段階が試験的に運用されています。レベル4・レベル5の実現に向けて、世界中の自動車メーカーがしのぎを削っているのです。

自動運転の実現でより安全に運転できる時代へ

画像認識技術の進歩によって、自動車の運転支援システムが進化してきました。自動運転が実現すれば、誰でも安全に自動車で移動できる時代が到来します。

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ユピテルの最新ドライブレコーダー「Y-410di」「Y-400di」(カー用品量販店モデル)、ならびに「SN-TW100di」「SN-TW90di」(カーディーラー専売モデル)は、画像認識技術による”後方あおり運転の自動検知機能”を搭載。後方からの車両の異常接近を自動で検知し、ドライバーへと警告、そしてイベント記録に保存。さらにスマートフォンへの自動保存もできるので、問題の状況をすぐさま手元のスマートフォンで確認できます。安心して運転できる社会の実現のために、画像認識技術がここでも活躍しています。


【執筆】ユピスタ編集部
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