日立は夜間の歩行者検出を強化するためにカーステレオカメラにAIを統合します

日立オートモティブシステムズは、自動車の自動ブレーキ用に設計されたステレオカメラに人工知能（AI）技術を適用したと述べた。このカメラは、夜間の歩行者検出を実現するための「教師データ」として数十万ものデータを使用します。現在、さまざまな競合企業がAIをサポートするセンサーを開発しています。日立オートモティブシステムズは、AIセンサーの商品化をリードするために、この新しいセンサーをスズキ株式会社に納入する。

同社によれば、新しいセンサーの性能は他社の製品よりもはるかに優れており、夜間に歩行者を検出することができます。その後、車は自動的にブレーキをかけることができます。 。

以前は、日立のカメラはオブジェクトを識別するために「ルールベース」でした。つまり、開発者は他の会社の製品と同様に手動で条件を設定する必要がありました。ただし、「ルールベース」のアプローチでは条件が複雑になり、夜間のオブジェクト検出をサポートすることが難しくなります。今回、日立は機械学習技術を使って大量のデータから条件を効果的に見つけ出します。

一般に、ステレオカメラは左右２つのカメラを用いて２つの画像を撮影し、次に２つの画像間の視差を用いて物体の形状および車両の前方に位置する物体を検出し、次いでパターン認識を用いて決定する。検出されたオブジェクト歩行者かどうか日立オートモティブシステムズのステレオカメラは、機械学習を使用して画像認識を行います。

新しいカメラの画像処理マイクロコンピュータには何十万もの「教師データ」が記憶されており、次にカメラで撮影された画像が「教師データ」と比較されて対象物が歩行者であるかどうかが判定される。従来、日立オートモティブシステムズのステレオカメラは、判定に複数の画像を使用する通常のパターン認識方法を使用していました。

歩行者が車のヘッドライトで照らされているだけで、歩行者の全身が見える場合でも、カメラは機械学習を使用します。これは、従来のパターン認識よりも検出が簡単です。方法。

日立オートモティブシステムはまた、CMOSセンサーのダイナミック検出範囲を広げ、レンズのF値を小さくし（F値が小さいほど、絞りが大きい）、カメラの感度を2倍にします。動き検出のダイナミックレンジのおかげで、カメラは明るいと暗い両方のオブジェクトをキャプチャします。また、F値が小さいため、カメラは暗闇の中で歩行者を見つける可能性が高くなります。

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機械学習技術を画像認識処理に適用すると、処理する必要があるデータ量が増加する。この問題を解決するために、日立オートモティブシステムはステレオカメラのマイクロコンピュータを改良してその性能を改善した。以前のステレオカメラは、画像処理、画像認識、および車両制御用に3台のマイクロコンピュータを使用していました。日立オートモティブシステムズの新しいステレオカメラは、画像処理と画像認識のために2つのマイクロコンピュータしか統合していません。そして、画像認識用マイコンをシングルコアからデュアルコアにアップグレードする。コアの数が増えると、マイクロコンピュータは機械学習技術を使用できるだけでなく、画像認識の処理速度も向上します。