アナログでは検知できない画像データの分析をAI化、ビジネス課題を解決する

さまざまな市場でAI技術の活用が進められている中で、画像イメージ分析へのAI適用も注目されています。品質管理やセキュリティ、設備の正常稼働監視など多様な用途への活用が期待されています。
テクノプロ・デザイン社では、そのような画像認識を活用するシステムの構築・サービスをご提供しております。

AI各種センサの検知により、運転技術を可視化する

バス会社やタクシー会社など、公共交通インフラを擁する業界では、居眠り運転や運転手の癖などちょっとした運転の揺らぎが事故を招きやすくなっているのが大きな課題です。しかし、運転技術は極めて属人的で、データでの可視化や定量化の難易度が高い分野でもありました。
テクノプロ・デザイン社は、この度ラジコンイメージのバスを製作し、居眠り監視や荒い運転の監視を行うため、運転手の表情や車両の検知データをAI画像認識システムで分析し、荒い運転や居眠り運転を未然に防ぎ、運転技術のスコア取得を行うシステムを構築しました。

 


[ AI画像認識システム構築サービスの一例 ]

※AI画像認識システムとは?

AI画像認識とは、画像に映し出された対象物の色や形などの特徴を把握する技術を指します。画像を映した際に、今までAIに蓄積されたデータから人の表情や動きなどを細かく分析することが可能となっています。

ラズベリーパイを用いた組込開発技術の知見を応用し、交通インフラの安全性の向上を図る当システムを展開しています。

課題毎の解決策

● Case1/公共交通機関にて、属人的だった運転技術を可視化

<Before>想定課題 <After>課題解決
運転技術の定量化が難しい。

運転スコアを可視化し運転技術の指導・教育ができた。
運転技術は基本的なノウハウはあるものの、属人的な技量によるところも大きい。そのため、運転技術のレベルの可視化が難しい。
加速度センサ値×AIによる運転監視システムを導入し、スコアで可視化することでお手本の運転技術との差異による運転教育支援が可能となった。

● Case2/交通業界の運送部門において、警告により危険運転を未然に防止

<Before>想定課題 <After>課題解決
居眠りなどを監視・警告する手段がない。

警告灯・警告音で危険運転の可能性を運転手に伝え、クレームが減少。
居眠りや荒い運転などを事前に防止するための取り組みも課題としてあがっている。
運転中の荒い運転に対し即座に警告灯・警告音にて運転手に伝えることができ、丁寧な運転が増えてクレームが減った。

 

想定される業界・部門

バス・タクシーなどの交通業界

実績

プロジェクト概要
目的:表情や車両の各種センサーから運転技術のスコア取得をするためのシステム構築
対象企業:社内(試作)
期間:2019/09~2020/03(構想~制作)
規模:6か月
成果:運転スコアにより指導・教育ができるようになり、
   運転技術が向上し、顧客クレームの減少に繋がった
   

ツール・技術・提供体制

・3軸加速度センサ制御
・Bluetooth/wifi通信
・信号処理(各種ディジタルフィルタ)
・画像処理(サイズ変更・グレイスケール化・特徴抽出)
・開発言語:python