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2019-11-08

DMP、安全運転支援システム開発向けプロフェッショナルサービスを本格化

2019-11-08
DMP、安全運転支援システム開発向けプロフェッショナルサービスを本格化

 

ドライブレコーダを使ったドライバーモニタリング、ヒヤリハット検知、
あおり運転検知システムの実現に必要な機能を「ZIA™ SAFE」として体系化

 

株式会社ディジタルメディアプロフェッショナル(本社: 東京都中野区、代表取締役社長CEO 山本達夫、以下DMP)は、AI画像認識ソフトウエアとして既に多くの実績がある「ZIA™ Classifier」をベースに安全運転分野向けに体系化したAIプラットフォーム「ZIA™ SAFE」を開発し、お客様のドライブレコーダを利用した安全運転支援システム開発を支援するプロフェッショナルサービスの提供を加速します。

昨今、あおり運転や高齢者の危険運転が社会問題化するなか、より安全なモビリティ社会の実現に向けて、自動車業界や保険業界等ではドライブレコーダを使ったドライバーモニタリング、ヒヤリハット検知、あおり運転検知など、安全運転支援システムの開発の勢いが増しています。

DMPは新たに開発した「ZIA™ SAFE」を使ったプロフェッショナルサービスを通じ、お客様によるAIを活用した高度な安全運転支援システムの構築を短期間でサポートします。

また「ZIA™ SAFE」によりドライブレコーダを使った各種道路周辺情報や交通状況の収集、リアルタイム解析といった、CASE※1やMaaS※2に関連した新たなニーズに対応したサービス構築も同時に支援します。

「ZIA™ SAFE」は、2016年の発売以来、ドライブレコーダ自動解析、自動・自律運転、メディカル用途などで着実な採用実績を積み上げてきた「ZIA™ Classifier」をさらに進化させ、安全運転支援システムの実現に必要な物体認識、シーン理解、プライバシー保護、およびその他機能を独立したモジュールの集合体(ビルディング・ブロック)として体系化したものです。
DMPは様々なお客様の安全運転支援システム開発やサービス構築の仕様要求に対し、実証済みの「ZIA™ SAFE」モジュールの組み合わせにより柔軟かつ迅速に対応することが可能です。

「ZIA™ SAFE」はDMP、インテル、NVIDIA、クアルコム等の異なるプロセッサおよびその組み合わせで動作が可能です。
またDMPはプロフェッショナルサービスの一環として、画像データのアノテーション※3や学習データのトレーニング、およびUI※4の開発を行うほか、DMPが長年に渡って蓄積したユニークな強みであるGPU開発技術を基にしたAIのハードウエアレベルのアクセラレーション技術の開発やお客様仕様のハードウエア設計の支援も行っており、これらを利用することでシステムの性能や電力等に係るさらなる最適化が可能です。


「ZIA™ SAFE」による安全運転支援システム向けプロフェッショナルサービス

モビリティ分野におけるDMP採用実績の例

  1. 先進安全運転システム: AIドライブレコーダ(住友三井オートサービス株式会社様、株式会社デンソーテン様他)
  • 車載カメラから得られる映像や各種センサ情報、地図情報に基づいて、急ブレーキ、脇見、居眠り、車間距離不足などを検出する危険運転行動検出技術の提供
  • 自動運転・自律運転(自動車機器メーカー他)
  • 車載カメラによって撮影された画像から交通標識やレーン、路面標示などの物体を深層学習により認識する技術の提供
  • 空間的な位置情報を求めるSLAM※5および経路判断を行うPath Planningの技術の提供
  • 上記技術のモデルの最適化およびGPUおよびFPGAへの実装
  • SoC内部設計(AIアクセラレーター/画像入力処理(ISP)など)

プロフェッショナルサービスの提供プロセス

  1. 調査・企画
    DMPのモビリティ分野の技術紹介やお客様のAI利用目的のヒアリングを通して、AI活用によって実現したいことを明確化し、最適な進め方をご提案します。
  2. PoC※6開発
    AI活用目的を明確化した上で、お客様から実データをお預かりし、もしくは必要データの収集や作成を行い、アノテーション、ZIA™ SAFEビルディング・ブロックの最適組み合わせの選択、学習、精度の評価・チューニングを行います。通常DMPではPoC開発におけるハードウエアプラットフォームはCPU, GPU、またはFPGAを採用しています。
  3. システム開発
    PoC開発でAI活用効果が見込めた場合、実際のターゲットシステムにAIモデルを実装するための開発を行います。お客様の性能・消費電力のご要求とご使用になるハードウエアプラットフォーム(CPU、GPU、FPGA等)にあわせてAIモデルの最適化設計・実装を行います。AIモデルの軽量化からハードウエアプラットフォームが採用しているGPUやDSP、AIアクセラレーターへの最適化もしくはハードウエアアクセラレーションを目的としたSoC・FPGAのロジック設計にまで踏み込んで技術提供可能なことが当社の強みです。
  4. 活用
    AIモデルは外部環境の変化(使用条件の変化等)により精度が変わるため、定期的な再学習および最適化を行います。また、お客様のターゲットプラットフォームの変更にあわせたAIモデルの最適化を行います。

DMPは、今後もAI/ディープラーニング技術に関する先端技術の研究開発を重ねると共にお客様のシステムの知能化に貢献して参ります。

 

 

※1 CASE
Connected(コネクテッド)、Autonomous(自動運転)、Shared(シェアリング)、Electric(電動化)の頭文字を組み合わせた造語で、自動車業界の昨今の潮流を表す
※2 MasS
Mobility as a Serviceの略。自動運転やAI、オープンデータ等をかけあわせ、従来型の交通・移動手段にシェアリングサービスを統合した次世代の交通のこと
※3 アノテーション
機械学習アルゴリズムがパターン認識できるように、テキストや音声、画像などあらゆる形態のデータにタグを付ける作業のこと
※4 UI
User Interfaceの略。ユーザーとプロダクト間で情報をやり取りするインターフェースのこと
※5 SALM
Simultaneous Localization and Mappingの略。各種センサから取得した情報から、自己位置推定と地図作成を同時に行うこと
※6 PoC
Proof of Conceptの略。新しい概念や理論、原理を本格的に導入する前に行う実現可能性に関する検証・試行のこと

 

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