機械学習システム・機械学習認識システム
3D仮想空間を活用した機械学習システム
本研究では、3D仮想空間とAIを活用した独自の機械学習技術を研究開発し、従来のセンサー依存の認識技術を進化させています。これにより、移動体の認識・予測の精度向上と、作業現場の安全管理を強化することができます。
従来、AIの学習にはLiDARや距離センサーを用いた実空間データの収集が不可欠でした。しかし、この方法では、高価なセンサーが必要であり、膨大なデータ収集の手間と時間が課題でした。
そこで本研究では、3D仮想空間を利用して学習データを生成することにより、これらの課題を解決します。仮想環境内で、物体の形状や位置を自在に変更し、リアルな教師データを効率的に作成できるため、コスト削減と精度向上を両立することができます。
1. 3D仮想空間上での独自AIモデル開発
従来のAI学習では、実空間で大量のデータを収集し、高価なセンサーを活用する必要がありました。しかし、この技術は、3D仮想空間を利用してAI学習環境を仮想的に再現し、コストと作業負担を大幅に軽減します。本研究では、道路に置かれるパイロンといった規制対象を3D仮想空間内に再現し、それらの特徴情報をAIモデルの学習データとして生成することが可能です。
また、これら生成した学習データを活用し、AIモデルがグリッド内の移動体の距離や速度、進行方向を認識し、それらの挙動を推定するシステムを開発しました。このシステムでは、移動体の動きを事前に把握し、適切な対応を取ることが可能になります。特に工事現場のような静止した環境を3D仮想空間上に再現することで、安全管理の精度を高めることができます。
2. 3D仮想空間と実映像を融合した移動体位置・挙動推定
しかし、より高度な学習環境を構築するためには移動した状態を3D仮想空間上に表現する必要があります。
そこで、GPSデータを活用して移動体の軌跡をリアルタイムで予測し、3D仮想空間と実映像を組み合わせることで、より精度の高い移動体認識を実現しました。GPSデータをもとに移動体の走行軌跡をリアルタイムで追跡し、走行レーンを推定します。さらに、3D仮想空間内のカメラを通じて映像を描画することで、現実の映像と融合し、より高度なAI学習環境を構築します。
この技術により、AIが実映像から移動している他の移動体を認識し、それらが警戒エリアへ進入するのを検知します。例えば、除雪車が作業を行うエリアを3D仮想空間内に再現し、自動で走行レーンを推定し、警戒エリアを動的に設定することで、安全管理の自動化を可能にします。これにより、作業員が常に警戒する必要がなくなり、より効率的な作業が可能になります。
機械学習システム・機械学習認識システム
本技術を活用することで、機械学習の効率を飛躍的に向上させると共に、安全対策や移動体認識の精度を強化します。私たちは、持続可能な道路交通における安全性の向上に貢献します。
当社はこの機械学習技術に関するアルゴリズムと応用方法を特許で保護しており、技術の競争優位性を確保しています。
特許7140933: 機械学習システム
特許7298063: 機械学習認識システム