日立はAIをカーステレオカメラに統合して、夜間の歩行者検出を強化
日立オートモティブシステムズは、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ました。このカメラは、何十万ものデータを「教師データ」として使用して、夜間の歩行者検出を実現します。現在、さまざまな競合他社が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、この新しいセンサーをスズキ株式会社に供給し、AIセンサーの商品化をリードしていきます。
同社によれば、新しいセンサーの性能は競合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、自動車は自動的にブレーキをかけることができ、Israel Mobileyeのメイン画像処理チップEyeQ3を搭載した車両よりもブレーキ性能が高い。
以前は、日立のカメラはオブジェクトを識別する「ルールベース」でした。つまり、開発者は、他社の製品と同様に、条件を手動で設定する必要がありました。ただし、「ルールベース」のアプローチは条件を複雑にし、夜間のオブジェクト検出のサポートを困難にします。今回、日立は機械学習技術を使用して、大量のデータの条件を効果的に見つけます。
一般に、ステレオカメラは左右2つのカメラを使用して2つの画像を取得し、2つの画像間の視差を使用してオブジェクトと車両の前方にあるオブジェクトの形状を検出し、パターン認識を使用して決定します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実行します。
https://www.allicdata.com/products.html
数十万の「教師データ」が新しいカメラの画像処理マイコンに保存され、カメラで撮影された画像が「教師データ」と比較されて、物体が歩行者かどうかが判断されます。以前は、日立オートモティブシステムズのステレオカメラは、複数の画像を使用して判断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だけで照らされている場合や歩行者の全身が見える場合で、各身体部分の明るさが異なる場合でも、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容易です方法。
また、日立オートモティブシステムは、CMOSセンサーの動的検出範囲を拡大し、レンズのF値を小さくし（F値を小さくすると絞りが大きくなり）、カメラの感度が2倍になります。モーション検出のダイナミックレンジのおかげで、カメラは明るいオブジェクトと暗いオブジェクトの両方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。
機械学習の手法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の量が増えます。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ーを修正して、パフォーマンスを改善しました。以前のステレオカメラは、画像処理、画像認識、車両制御に3つのマイクロコンピューター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用に2つのマイクロコンピューターのみを統合しています。次に、画像認識用のマイクロコンピューターをシングルコアからデュアルコアにアップグレードします。コアの数が増えると、マイクロコンピューター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を向上させることができます。
