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ZIA™ SAFE 安全運転支援開発向けサービス

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概要

高度な安全運転支援システムの構築が短期間で開発できるプロフェッショルサービスです。

具体的な実装機能例

車外カメラ

  • 前方車両衝突検出、後方車両衝突検出、サイド車両衝突検出
  • 前方発信遅延検出
  • 信号無視検出
    • 信号の位置と色の検出
  • 止まれの一時不停止検出
    • 道路標識の物体検出 (踏切、一時停止線、一時停止表示など)
  • 停止線での停車検出
  • 道路標識の検出 (画像を学習させることによって、さまざまな道路標識を検出可能)
  • ナンバープレートの認識およびモザイク処理
  • 顔のモザイク処理
  • セグメンテーション解析による道路構造物認識
    • 対象道路構造物は自車線、歩道、道路、塀、ポール、分離帯など
    • 壁と自車線の位置関係から道路構造物に接触するかどうか判定

車室内カメラ

  • 車室内カメラ映像認識によるドライバモニタリング (DMS機能)
  • 居眠り検出
  • 顔の向き検出 (脇見運転)
  • スマートフォン(携帯電話)の検出
  • 腕の骨格検出による手の位置の検出 (手に物を持っているか、持っていないかを判定、ながら運転検出)

※ 機能サポートの可否は、お客様が採用するハードウエア仕様や性能に依存するため、都度、協議・検討が必要になります。

導入ステップ

お客様製品開発プロセス
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、最適な進め方を提案します。
2. PoC開発
  • AI活用目的を明確化した上、お客様からお預かりしたデータまたは当社にて収集したデータをもとにアノテーションを行い、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学習済みモデルを実装するための開発を行います。
  • お客様の性能・消費電力の要求と使用するハードウエアプラットフォーム(CPU、GPU、FPGA等)にあわせて学習済みモデルの最適化設計・実装を行います。
  • 学習済み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
  • 学習済み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。
  • 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学習済みモデルの最適化を行います。

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