今回、一般道路や高速道路などに設置されている監視カメラの映像を解析することで、誤認識の原因となる照明変化や夜間・霧など様々な環境状態による特徴や、カメラの設置状態が類似する映像を自動的にグループ化して効率的に機械学習することにより認識精度を向上させる技術と、車両や人などの移動体の動きを解析し事故など複雑な事象を、演算量を抑えながら効率的に推定する技術の組み合わせにより、高精度な交通映像解析を実現しました。
本技術の実証実験を、中国国内の都市において、清華大学蘇州自動車研究院(注3)(以下、TSARI)と共同で実施した結果、交通事故や違反など把握したい11事象について90%から95%の認識精度を達成しました。
本技術により、高い映像補正機能を持たない既設カメラを利用した際にも、自動的な交通状況把握ができ、渋滞低減へ向けた交通流制御や分析、事故や違反への迅速な対処など低コストで高精度な映像監視システムの提供が可能となります。
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注釈
注1 株式会社富士通研究所: 本社 神奈川県川崎市、代表取締役社長 佐々木繁
注2 富士通研究開発中心有限公司: 本社 北京市、董事長 佐々木繁
注3 清華大学蘇州自動車研究院: 所在地 中華人民共和国江蘇省蘇州市、 院長 成波
概要:富士通株式会社
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