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2018年1月17日【テクノロジー】

三菱電機、後方100mを認識する「電子ミラー向け物体認識技術」を開発

NEXT MOBILITY編集部

 

三菱電機は、車両後測方の物体を100m程度の遠方から早期にカメラで認識する「電子ミラー向け物体認識技術」を開発した。

三菱電機・ロゴ

車載カメラで撮影した車両後側方の映像を運転席のモニターに表示する「電子ミラー」市場は、2016年6月に欧州や日本で認可されたことで急速に拡大しており、日本国内では2019年6月に販売開始される新車への適用が予定されている。

 

さらに、交通事故全体の多くを車線変更時の事故が占めることから、単に後側方映像をドライバーに見せるだけでなく、センシング技術によって危険を認識してドライバーに注意を促すといった付加機能の実現が期待されていると云う。

 

今回、三菱電機が開発した「電子ミラー向け物体認識技術」は、車両後側方から接近してくる物体を遠方の段階で早期に検出すると同時に種類を識別、ドライバーに注意を促すことで車線変更時などの事故防止に貢献できるとしている。

 

 

[電子ミラー向け物体認識技術の特長]

 

1.独自の「視覚認知モデル」により、100m程度の遠方の物体を早期に検出

 

・視野内の目立つ領域に優先的に注目する人間の視覚的注意(※1)を模倣した独自のアルゴリズムによる「視覚認知モデル」を開発し、遠方の物体でも早期に検出

・従来の物体認識技術では30m程度あった最大検出距離を業界最高性能となる100m程度にまで拡大(※2)し、検出精度を14%から81%(※3)に向上

 

※1:視野内の目立つ領域に優先的に着目する無意識下での生理反応
※2:見通しの良い直線道路において乗用車程度の大きさの物体を検出可能な最大距離
※3:0m(自車両の位置)から100mまでを10mごとに分割し、各区間で求めた検出精度の平均値

 

2.同社AI技術「Maisart」により、リアルタイムに物体を検出・識別

 

・「視覚認知モデル」を同社AI技術「Maisart」(※4)に取り入れることにより、検知した物体の種類(人、乗用車、トラックなど)を識別することで、検出から識別までを低演算量で実現

・低演算量の「視覚認知モデル」とコンパクトな AI の組み合わせにより、車載向け組み込みシステム上でリアルタイムに動作

 

 

※4:Mitsubishi Electric’s AI creates the State-of-the-ART in Technology の略。全ての機器をより賢くすることを目指した同社のAI技術ブランド

 

[開発の概要]

 

 

[今後の展開]

 

夜間や悪天候、連続するカーブなど多様な走行環境に対応するアルゴリズムへ改良を加えるとともに時系列情報を活用したさらなる精度向上など、システムとして安全性を確保するための取り組みを実施していく。

 

[問い合わせ先]

三菱電機株式会社 情報技術総合研究所:
http://www.MitsubishiElectric.co.jp/corporate/randd/inquiry/index_it.html

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松下次男

1975年日刊自動車新聞社入社。編集局記者として国会担当を皮切りに自動車販売・部品産業など幅広く取材。その後、長野支局長、編集局総合デスク、自動車ビジネス誌MOBI21編集長、出版局長を経て2010年論説委員。2011年から特別編集委員。自動車産業を取り巻く経済展望、環境政策、自動運転等の次世代自動車技術を取材。2016年独立し自動車産業政策を中心に取材・執筆活動中。

間宮 潔

1975年日刊自動車新聞社入社。部品産業をはじめ、自動車販売など幅広く取材。また自動車リサイクル法成立時の電炉業界から解体現場までをルポ。その後、同社の広告営業、新聞販売、印刷部門を担当、2006年に中部支社長、2009年執行役員編集局長に就き、2013年から特別編集委員として輸送分野を担当。2018年春から独立、NEXT MOBILITY誌の編集顧問。

中島みなみ

(中島南事務所/東京都文京区)1963年・愛知県生まれ。新聞、週刊誌、総合月刊誌記者(月刊文藝春秋)を経て独立。規制改革や行政システムを視点とした社会問題を取材テーマとするジャーナリスト。