Com)と日本カーソリューションズ(NCS)は2017年10月3日、ドライブレコーダーの映像から、一時停止しなければならない場所で一時停止しなかった状況を、96%という実用的な精度で検知したと発表した。ディープラーニング(深層学習)を活用した物体検出アルゴリズムを使っている。ディープラーニングを活用した物体検出アルゴリズムを用いて、ドライブレコーダーの映像から道路標識などを抽出した。これを、センサーデータ(速度)と組み合わせて分析した。これにより、「道路標識などによって一時停止すべきことが指定されている場所で一時停止しなかった事象」(一時停止違反)を検出した。NCSが保有する約2000件のドライブレコーダーの映像から、一時停止違反の映像を抽出したところ、96%という実用可能な精度で検知できた。具体的には、今回のアルゴリズムが一時停止違反であると判断した映像が本当に一時停止違反に当たる割合が96%で、一時停止違反と判断されるべきデータのうち一時停止違反だと判断した割合は89%だった。背景には、ドライブレコーダーの映像から危険運転シーンを抽出して分類する業務には多くの時間を要する、という課題がある。NCSは、専任のスタッフが人手でこの業務を行ってきた。Comは、2016年からディープラーニングによるドライブレコーダー映像の解析に取り組み、成果を上げてきた。Comは、今回のアルゴリズムを、車両向けAI/IoTサービスとして提供していく。NCSは、現在は専任スタッフが行っている危険運転映像の抽出業務に、今回のアルゴリズムを活用していく。将来的には映像解析サービスを利用する顧客にもデータ解析結果を提供する。実証実験でRPAの大幅な業務削減効果を確認。Libraryもご利用いただけます。実証実験でRPAの大幅な業務削減効果を確認。ご所属のお客様でも、ご所属企業(または団体)におけるIT化を推進されるお立場の方にもお読みいただけます。Com)と日本カーソリューションズ(NCS)は2017年10月3日、ドライブレコーダーの映像から、一時停止しなければならない場所で一時停止しなかった状況を、96%という実用的な精度で検知したと発表した。ディープラーニング(深層学習)を活用した物体検出アルゴリズムを使っている。