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AIと画像認識で運転手の状態を可視化！ オムロンの車載センサー

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「ドライバー運転集中度センシング技術」の概要。ドライバーが運転に適した状態かどうかを、リアルタイムにレベル分けして判定する（画像はプレスリリースより）
  • 「ドライバー運転集中度センシング技術」の概要。ドライバーが運転に適した状態かどうかを、リアルタイムにレベル分けして判定する（画像はプレスリリースより）
  • 自動運転時に「どれくらいの時間で運転に復帰できるか」を判定する、「運転復帰レベル」の判定例。判別した結果をもとに車を制御し、路肩に停車するなどの操作を行う（画像はプレスリリースより）
  • 手動運転時に「どれくらい安全に運転を行える状態か」を判定する「危険度レベル」の判定例。レベル分けの段階・基準はユーザーの要望によって変更が可能（画像はプレスリリースより）
　また、映像データを「高解像度の局所的な顔映像」と「低解像度の大局的な動作映像」に分離し、2つの映像を効果的に組み合わせることで画像処理量を低減。本来なら大規模なサーバーシステムへの接続が必要な「時系列ディープラーニング」を、車載の組込環境でもリアルタイムで実行可能にした。

　また、車にネットワークへの接続環境を求めないため、既存車への後付けや低価格帯の車への搭載も可能だ。

　同技術は、近い将来の実用化が期待される自動運転や、近年多発しているドライバーの健康状態急変による事故などへの対応を念頭に置いて開発されたもの。2019年～2020年に発売される自動運転車などへの採用を目指すという。
《防犯システム取材班／鷹野弘》
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