ゼンリン・MoT、全国の高速道路を対象に地図の情報をメンテ　3万台のドライブレコーダー映像を活用し試験運用を開始

ゼンリンと、Mobility Technologies（以下、MoT）は、ドライブレコーダーのデータを元に、地図と実際の道路情報の差分をAI技術などを用いて自動で抽出し、地図のメンテナンスに活用する「道路情報の自動差分抽出プロジェクト」において、全国の高速道路を対象に試験運用を開始したと発表した。

高速道路の規制標識の変化を自動で検出するという。

ドライブレコーダーのカメラ映像をAIで認識し、地図との差分を自動抽出

「道路情報の自動差分抽出プロジェクト」は、ドライブレコーダーから取得できる情報を元に道路上の物体を検出し、地図と比較することで現地と地図の差分を見つけ、地図を更新するプロジェクト。

2020年4月の開始から要素技術の研究とシステム開発を終え、2022年4月より全国の高速道路を対象に試験運用を開始したとのことだ。

契約台数3万台以上、『DRIVE CHART』搭載車両が全国の高速道路の約9割を1ヶ月で走行

同プロジェクトの特徴である、高鮮度な大量の道路情報データは、MoTが展開する次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』によって収集されているという。

現在、全国3万台以上のタクシーやトラック、営業車で契約され、全国の高速道路（高速自動車国道および自動車専用道路）の総距離約3万kmのうち約9割を1か月で走行する網羅性を有している。※データ活用に許諾頂いている事業者データのみを利用

日本最高峰の高い技術力で困難な物体認識も可能に

現在は道路標識を対象にしているが、例えば高速道路上のLED式速度制限標識は、LEDの点灯周波数とドライブレコーダーの撮影周波数の関係でLEDの数値が映像に映らない瞬間があり、AIによる数値の読み取りが困難であるという。

このような問題に対し、複数名のKaggle Masterを有し、またアノテーションチームを内製化するなど、高い技術力と実装力を持つMoTでは、映像中で検出した標識を追跡し、LEDの数値がはっきり見える瞬間を自動的に選んで読み取りを行うことで、97%以上という高い読み取り正解率を達成しているとのことだ。

今後は道路の種類や道路情報の種類を増やし、自動運転社会の基盤に

ゼンリンは、道路事情が複雑な日本において、全国約70拠点の調査網で収集・整備した詳細な地図情報を提供しているが、AD（自動運転）やADAS（先進運転支援システム）分野では高鮮度な地図情報の需要が日々高まっているとのことだ。

同プロジェクトでは、MoTからの差分情報を元に、ゼンリンによる地図整備プロセスを経て、ADやADAS用途の地図へ反映予定であり、高鮮度な地図情報需要に応えていくとしている。

そして今後は高速道路に加えて、一般道路にも拡張していく他、道路標識だけではなく、走行領域、レーン、道幅、そして矢印ペイントと、取得情報を増やしていくという。

特に、道路内の車両走行可能な範囲を示す情報は、今後の自動運転時代に必要不可欠な情報となる。これらの重要な道路情報の変化をいち早く検出し、地図への反映や、車両への変化点速報に活用することで、自動運転社会の基盤となることを目指しているとのことだ。