～AIにより車両移動が複雑な道路や交差点映像からも車種・車線別の走行車数等を自動測定～

クラウディアン株式会社(東京都渋谷区：代表取締役社長：太田 洋)は、データ生成現場(エッジ)でAI処理を実行する小型装置「CLOUDIAN AI BOX(以下 AI BOX)」の第1弾ソリューションとして、当社が開発した「交通量自動計測機能」を予め搭載した「Smart Traffic(スマート・トラフィック、通称：スマトラ)」のベータ版を提供開始します。

このSmart Trafficは、道路や交差点の撮影映像から、AI(人工知能)のなかでも最近注目を集めるディープラーニングによる画像認識で車両を検出したうえで、車種を分類し、当社が新たに開発した映像に写る走行車両画像の追跡技術により、車線別に走行車数と平均速度を測定するソリューションです。これを高速計算処理用GPUとLTE/WiFi通信機能内蔵、カメラ接続機能付きの「エッジAI」実行用小型装置であるAI BOX(https://www.cloudian.ai/ai-box/)に予め搭載した製品として提供するものです。

このSmart Trafficには次のようなメリットがあります。
・設置が容易：設置場所や固定通信回線手配を気にすることなく、既存または新規設置ビデオカメラ映像だけで交通量計測
・走行車種認識：AI画像認識により大型(バスとそれ以外)と小型の車種を自動認識
・交差点計測：車両の移動経路が複雑で、目標物がない道路や交差点でも計測
・走行車両追跡：撮影映像から車両を認識して走行経路や軌跡を取得
・走行車両再認識：大型車の背後に隠れ再度出現する等の車両を同一と再認識(近日リリース予定)
・従来の交通量計測に関する課題点

■従来の交通量計測に関する課題点
これまでの交通量計測には、以下3点のような課題がありました。
(1) 人手による計測における課題
これまで交通量計測の多くは、特定の期間を定め人がカウンターを使い測定していました。そのため、期間限定の統計的な調査が中心で、人数と測定期間に応じた作業委託費がかかり、災害時などの緊急調査手配に苦労するなど、各種制約がありました。

(2) センサーによる計測における課題
センサーを使う交通量計測は設置コストがかかるため測定場所が限られており、点の測定であるため走行車両を追跡するものではありませんでした。

(3) 画像認識による計測における課題
従来型の画像認識は、主に直進道路における渋滞等の通過車両数の測定に使われており、場所毎に車線が異なる交差点では設定の手間がかかることや、バスやトラックの背後に隠れたのち再度出現する車両を2重に数えてしまうといった課題などがありました。


■Smart Traffic今後の展開

このSmart Trafficは、2016年9月に実施した「AIを活用しカメラ映像から走行車種を認識しターゲット広告を配信へ(プレスリリース)」における実証実験の成果を、公的機関から受託した交通量自動計測プロジェクトに応用し、そこで得た2年間に及ぶ経験や知見を基に改良を重ね、より使いやすく、汎用的な製品にしたものです。

現時点で、Smart Trafficはベータ版ですが、交通計画、交通調査、交通渋滞・安全対策、交通施設計画等を実施する企業組織などを中心に利用いただき、日本全国の道路や交差点における実証を続け、来年度早々には正式版として広く発売してゆく考えです。また、今後とも、汎用的なAIソリューションをAI BOX搭載済製品として提供してゆく考えです。

なお、AI BOXが集める現場の最新データを同社のオブジェクトストレージ製品「CLOUDIAN HYPERSTORE」に保存しAIの再学習に使うことで認識精度を持続的に高めるAI再学習サイクルを実現できます。

※リリス詳細はこちらをご覧ください⇒「Smart Traffic(スマート・トラフィック、通称：スマトラ)」のベータ版を提供開始