本技術により、映像品質を維持したまま送信データ量を大幅に削減できるため、車など移動体において、車外の走行環境の異常や運転手・乗客の危険な状況を映像を通じてリアルタイムに検知してサポートするなど、遠隔見守りの高度化に貢献します。
またNECは、自動運転バスの複数の車載カメラから映像データを安定した通信でリアルタイムに伝送を行い、遠隔監視センターにて乗務員と同じように運行状況を把握する「車外・車室内状況見守りソリューション」に本技術を採用し、2021年度中に商用化する予定です。本ソリューションでは、伝送された映像データから交通参加者の位置・距離と道路の形状を推定して交通シーンを鳥瞰できる「シーン認識技術」による車外の危険状況の検知や、人物の姿勢を抽出する「姿勢推定技術」による車室内の乗員・乗客の異常な状態の検知を実現します。
背景
近年、モビリティ市場では、コネクテッド化、安全運転支援システムの高度化、自動運転の実用化が進む中、車両に搭載した複数のカメラの映像を活用した安全運転や異常時の適切な措置のサポートなど、安全・安心な移動の実現が求められています。特に車両の走行環境や運転手・乗客の状況の把握において、管制センターによる遠隔見守りのために、複数のカメラが撮影する高画質な映像を低遅延かつ乱れなく伝送することが重要です。一方、こうしたデータ量が大きい映像は広い無線通信帯域を必要とするため、走行中の通信帯域の低下により映像の乱れや通信遅延の増加を引き起こし、高画質の映像をリアルタイムに伝送することが難しく、課題となっています。そこでNECは、映像品質を維持したまま大幅な送信データ量の削減を可能とする「学習型メディア送信制御技術」を開発しました。
学習型メディア送信制御技術について
本技術は、AIをカメラ映像の送信器に組み込み、センター側の物体検出や距離推定等の映像認識に必要な注目領域と最適画質を学習し、映像の送信制御をすることで、伝送するデータ量の大幅な削減を実現します。これにより無線通信帯域を削減して通信遅延を抑えるとともに、リアルタイムかつ安定的に高画質の映像データの伝送を実現し、管制センターによる車など移動体の遠隔見守りの高度化に貢献します。
さらに、本技術は、総務省が実施するローカル5G開発実証事業(注)の内、NECが参画する群馬県前橋市と静岡県沼津市で実施する自動運転バスの社会実装を目指した公道実証において活用されます。
https://jpn.nec.com/press/202101/20210108_01.html
なお、2021年1月20日(水)～22日(金)まで東京ビックサイトにて開催される「第13回オートモーティブワールド」にて「車外・車室内状況見守りソリューション」を出展します。
https://www.automotiveworld.jp/ja-jp.html
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://jpn.nec.com/press/202101/20210108_02.html
概要：日本電気株式会社（NEC)
詳細は www.nec.co.jp をご覧ください。
Copyright 2021 JCN Newswire. All rights reserved. www.jcnnewswire.com Via JCN Newswire https://ift.tt/2pbRN02