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画像認識は新たな次元へ

　近年、人工知能による映像・画像の解析技術や、

ディープラーニングによる人に近い視認性をもつ

画像認識技術は、周辺環境の安全性把握や障害物

検知などが必要とされる監視カメラ、自動運転や

ロボティクスなどの様々な分野で実用化されてい

る。これらの分野ではリアルタイム応答性能や高

度な組込み技術が求められる。当社ではこれまで

長年培ってきた複数プロセッサでひとつのタスク

を実行する並列処理技術と、組込み機器で高速処

理するエッジコンピューティング技術を融合する

ことによってこうした要件に応えてきた。

　今般、リアルタイム画像認識分野で拡大する人

工知能活用の需要に対応すべく、ディープラーニ

ングをエッジコンピューティングに実装し、工事現

場、工場、オフィス、交差点などで安全性を確保

する監視システムや車載、ロボティクス分野におけ

る自動走行システムなどのお客さまのアプリケー

ション開発に貢献するソリューションを開発した。

　開発したソリューションは、ディープラーニン

グによる物体検知と単眼カメラ測距のソフトIP

（Intellectual Property）から構成される（図1）。さ

らに、プロフェッショナルサービスを追加いただ

くことにより、学習用プラットフォームを整備し、

再学習や追加学習が可能な環境の構築、お客さま

システムへの実装、動作確認を対応可能とする。

主な技術的特長と優位性を以下に示す。

1）低リソースでの物体検知　当社独自のアルゴリズムに基づく評価では、カメ

ラからの距離が20m以内の人物、車の検出は約90％

の認識精度を実現している（評価は車載カメラを用

いNVIDIA社製の組込み機器モジュールJetsonTM

TX2上で行った）。OpenコードのYOLO（You Only

Look Once）1）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）2）と比して推論時間は短く、少ないメモリ所要量で

検知できることを確認した（図2）。

開発の経緯 特長と優位性

株式会社 日立超LSIシステムズ（以下、当社）は、独自のディープラーニング技術を用い、単眼カメラの入力画像から自動車、人物、白線などの物体を検出し、物体までの距離を測距する技術を開発した。これを用いた「画像認識ソリューション」を本年6月より提供開始している。安価な小型の組込み向けGPU（Graphics Processing Unit）モジュール（JetsonTM TX2）と単眼カメラを組み合せ、リアルタイムな物体検出および測距を実現し、高度な認識技術を必要とする人工知能型アプリケーション開発を支援していく。

株式会社 日立超 LSIシステムズ猪貝光祥

ディープラーニング技術を用いた エッジコンピュータによる高速な 画像認識ソリューション

特集

2

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特集画像認識は新たな次元へ2

2） 組込み向けGPUモジュールによる小型・低消費電力実装

　組込み向けGPUモジュールに実装可能なのでリ

アルタイム、低消費電力化が可能となる。

3）単眼カメラでの測距　測距を行うためには、ステレオカメラやレーダ

系のセンサを用いることが一般的である。開発し

たソリューションでは単眼カメラを用いることに

より、安価で小型ポータブルな実装が可能となる。

ディープラーニングにより検出した認識枠底辺ま

での距離を射影変換に基づき導出し、物体検出枠

のトラッキング補正によって精度向上を実現した。

　現在、当社では高度な画像認識技術を用いて安

全性確保や業務プロセス改善を望まれるお客さまと

の協創活動を通して、ソリューションの社会実装を

推進している。以下に開発事例の一部を紹介する。

開発事例

図2　当社DNN（Deep Neural Network）とOpenコードとの性能・精度比較（JetsonTM TX2）

図1　システム構築例

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株式会社 日立超 LSIシステムズ

1）交差点監視　交差点での車両や人物の流れを動的に把握し、

車両監視や事故予防の実現が可能となる（図3）。

2）ドライブレコーダ　車両に設置したカメラで先行車、人物、白線など

を検出し、ドライブレコーダの映像を用いた運転行

動分析や運転手の安全運転支援を実現する（図4）。

3）人物把握　広角レンズによるカメラ映像から、広範囲の監

視領域における人物数や行動パターンを把握する。

防犯、マーケティングへの活用が可能である（図5）。

4）エレベータ監視・室内監視　エレベータや室内のカメラ映像から人物把握や

入退監視が可能になる（図6、7）。

図4　ドライブレコーダ

図6　エレベータ監視

図5　人物把握

図7　室内監視

図3　交差点監視

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特集画像認識は新たな次元へ2

　ディープラーニング技術を用いたエッジコン

ピュータによる高速な画像認識ソリューションは

自動運転、ロボティクス分野で今後も伸張が期待

される。当社としては大きく次の対応によってお

客さまの課題解決につながるソリューション開発

を推進する。

（1） さらなるDNN計算の軽量化による高速化

（2） 複数のDNNをリアルタイム動作させるアプリ

ケーション開発

（3） 需要に合致した多種多様なカメラに基づく学

習データの拡充

（4） 誤認識対策を含めた学習データの効果的選定

技術およびディープラーニングシステムの品

質保証

　開発事例で示したように、ディープラーニング

を画像認識に適用するソリューション開発は自動

運転のみならず、様々な現場の安全確保や事故防

止、人流把握など、これまで専門家の知見や知識

に頼っていた多くの分野で適用を広げている。

　こうした取り組みによりユーザ視点では、安価

なカメラと小型のエッジコンピューティングを用

いて要望に合わせた物体（特殊車両、自転車、バイ

ク、特徴的人物など）を自由に検出できる。さらに

市場動向に対応した当社開発成果の活用により応

用分野の拡大に寄与できるものと考える。

　今後、お客さまの課題解決やビジネスの成長に

資するディープラーニングの業務への適用範囲は

ますます拡大していくものと思われる。

　当社は、拡大する需要に対応すべく、ディープ

ラーニング技術をエッジコンピューティングに実

装することで、処理の高速化、人的作業の効率化

に貢献し、省電力で安全、安心な環境を実現する

ソリューションを提供していく。

※商標注記

NVIDIA、Jetsonは、米国および／または他国のNVIDIA

Corporationの商標および／または登録商標。

■ 参考資料 1） YOLO：You only look once :

　　　https://pjreddie.com/darknet/yolo/

2） SSD：Single Shot MultiBox Detector :

　　　https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd

☆株式会社 日立超LSIシステムズ

　TEL.042-512-0845

　http://www.hitachi-ul.co.jp/

　　　public/jp/inqury/inqury.html　　

市場動向と当社対応

応用／ユーザメリット

今後の展開