ゼンリン、ドラレコ映像活用した地図情報メンテナンスを高速道路で試験運用開始

最終更新日:2024/01/18

ゼンリン、Mobility Technologiesは、「道路情報の自動差分抽出プロジェクト」において、全国の高速道路を対象に試験運用を開始しました。高速道路の規制標識の変化を自動で検出します。

このAIニュースのポイント

ゼンリンとMoTが「道路情報の自動差分抽出プロジェクト」において全国の高速道路で試験運用を開始
ドラレコ映像を元に道路上の物体を検出し、現地と地図の差分を見つけ地図を更新
今後は一般道路にも拡張予定。走行領域やレーン、道幅、矢印ペイントなどにも対応

株式会社ゼンリンと、株式会社Mobility Technologiesは、ドライブレコーダーのデータを元に、地図と実際の道路情報の差分をAI技術などを用いて自動で抽出し、地図のメンテナンスに活用する「道路情報の自動差分抽出プロジェクト」において、全国の高速道路を対象に試験運用を開始しました。高速道路の規制標識の変化を自動で検出します。

「道路情報の自動差分抽出プロジェクト」は、ドライブレコーダーから取得できる情報を元に道路上の物体を検出し、地図と比較することで現地と地図の差分を見つけ、地図を更新するプロジェクトです。2020年4月の開始から要素技術の研究とシステム開発を終え、2022年4月より全国の高速道路を対象に試験運用を開始しました。

このプロジェクトの特徴である、高鮮度な大量の道路情報データは、MoTが展開する次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』によって収集されています。現在、全国3万台以上のタクシーやトラック、営業車で契約されており、全国の高速道路の総距離約3万kmのうち約9割を1ヶ月で走行する網羅性を有しています。

現在は道路標識を対象にしていますが、例えば高速道路上のLED式速度制限標識は、LEDの点灯周波数とドライブレコーダーの撮影周波数の関係でLEDの数値が映像に映らない瞬間があり、AIによる数値の読み取りが困難です。このような問題に対し、複数名のKaggle Masterを有し、またアノテーションチームを内製化するなど、高い技術力と実装力を持つMoTでは、映像中で検出した標識を追跡し、LEDの数値がはっきり見える瞬間を自動的に選んで読み取りを行うことで、97%以上という高い読み取り正解率を達成しています。

ゼンリンは、道路事情が複雑な日本において、全国約70拠点の調査網で収集・整備した詳細な地図情報を提供していますが、AD(自動運転)やADAS(先進運転支援システム)分野では高鮮度な地図情報の需要が日々高まっております。今後は高速道路に加えて、一般道路にも拡張していく他、道路標識だけではなく、走行領域、レーン、道幅、そして矢印ペイントと、取得情報を増やしていきます。特に、道路内の車両走行可能な範囲を示す情報は、今後の自動運転時代に必要不可欠な情報となります。これらの重要な道路情報の変化をいち早く検出し、地図への反映や、車両への変化点速報に活用することで、自動運転社会の基盤となることを目指しています。

出典：PR TIMES