画像認識の活用例 交通標識の認識


事故が発生した場合、その原因を把握することは再発防止に必要なタスクです。
交通標識は交通ルールを一目で見てわかるよう示すものであり、自動車がその標識に従わないことは、事故や渋滞を引き起こす原因となります。
事故防止に向けた措置が取られた場所が、一時停止の標識を認識できる位置においてなされたものであるかは事故原因を探る際に重要な事実の一つです。例えば、交差点に進行する際に標識を認識する障害として大きな木があった場合、事故原因は一時停止標識を意図的に無視したことではなく、事故回避が可能なタイミングで標識を認識できない位置に標識があったことともなりえます。

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そのような状況であるかは、事故発生当時にその場所にいた目撃者に聞くことや、ブレーキ痕の位置・長さで確認することができると思われます。しかし、必ずしも目撃者がいるわけではないし、ブレーキを踏んだからと言ってブレーキ痕が必ず残るわけでもない以上、事後確認で確実な事実を発見できるとも限りません。かといって、すべての現場に人員を配置して監視作業に当たらせるわけにもいかず、結局頼るべきは常時稼働している監視カメラの映像等になると思われます。




膨大な監視カメラの映像群の中から事故状況のみを抽出することが容易にできれば、事故状況の確実性の高い把握や人員にかけるコストの大幅な削減が望めます。



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「人工知能が変える仕事の未来」出版!

 2016年11月16日、メタデータ社代表野村直之著、「人工知能が変える仕事の未来」が、日本経済新聞出版社より出版されました。AIの産業応用や、AIが浸透した社会における人間の役割、教育のあり方などを詰め込んだ全488ページ。"東大のお茶の水博士"平木敬先生に「本当の人工知能を理解しましょう!」と推薦のお言葉をいただきました。
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