「AIに必要な画質」を維持しつつ、送信データ量を削減 NECが「学習型メディア送信制御技術」を開発：「注目領域」と「最適画質」を学習

NECは、「学習型メディア送信制御技術」を開発した。車載カメラで撮影した映像のうち、信号機など注目すべき領域に絞って画質を高くして送信データ量を削減する。レーン検出などの精度を維持したまま、無線通信帯域を最大10分の1に削減可能だ。

[＠IT]

　NECは2021年1月8日、「学習型メディア送信制御技術」を開発したと発表した。車載カメラで撮影した映像のうち、信号機など注目すべき領域に絞って画質を高くすることで送信データ量を削減する技術。車など移動体の管制センターによる遠隔監視を支援する。

従来技術との比較イメージ（出典：NEC）

帯域を最大10分の1に削減可能

　安全運転や異常時の適切な措置を支援するため、特に商用車に複数のカメラを搭載するケースが増えている。安全運転を支援するには、カメラで撮影した映像を低遅延で乱れなく伝送しなければならないが、データ量が大きい映像は広い無線通信帯域が必要だ。これまでの技術では走行中に通信帯域が低下することがあり、映像の乱れや通信遅延の増加を引き起こしていた。

　学習型メディア送信制御技術は、物体検出や距離推定といった映像認識に必要な「注目領域」と「最適画質」をAI（人工知能）で学習し、送信する映像の画質などを制御する。伝送データ量を大幅に削減し、通信遅延を抑えられるため、高画質の映像データであってもリアルタイムで安定的に伝送できる。

　NECは「危険予兆検知に必要な物体検出や距離推定、レーン検出などの精度を維持したまま、無線通信帯域を最大10分の1に削減可能だ」としている。

「車外と車室内の見守り」に応用

　NECは、学習型メディア送信制御技術を「車外・車室内状況見守りソリューション」に採用して、2021年度中に商用化する予定だ。

「車外・車室内状況見守りソリューション」概要（出典：NEC）

　同サービスは、自動運転バスに搭載した複数のカメラの映像を遠隔監視センターにリアルタイム伝送し、乗務員と同じように運行状況を把握する。

　伝送された映像データから交通参加者の位置や距離と道路の形状を推定して交通シーンを鳥瞰（ちょうかん）する「シーン認識技術」によって車外の危険状況を検知したり、人物の姿勢を抽出する「姿勢推定技術」によって車内の乗員や乗客の異常を検知したりできる。