画像認識技術のモルフォは、デンソーと共同で研究開発中のディープ・ニューラル・ネットワーク(Deep Neural Network:DNN)による画像認識技術のアルゴリズムが、高度運転支援(ADAS)および自動運転技術向けの次世代画像認識システムに応用されることになったと発表しました。

上の画像は、DNNを用いた画像認識のイメージで、上段が入力画像を示し、下段がDNNを用いて対象物を判別した画像を示しています。

自動運転を実現するには、障害物や標示、車両が走行するためのフリースペース、また危険が予想されるシーンの認識など、周囲の状況を認識する必要があります。従来、画像認識で使われていたパターン認識や機械学習では、認識が必要な対象物を人為的に特徴づけ、あらかじめ学習させる必要がありました。

これに対して、今回のDNNを用いた画像認識は、自ら対象物の特徴を抽出し学習することができ、多様な対象物を認識でき、検知精度も飛躍的に向上するということです。

モルフォは画像認識技術に特化した研究開発型企業で、同社とデンソーは、昨年2015年12月11日の資本業務提携に合意し、DNNによる画像認識技術に関して、共同で研究開発中でした。

デンソーが開発を進めている次世代技術の電子ミラーや周辺監視システムでも、モルフォの画像処理技術を応用して画像認識の技術開発が進んでいる、ということです。

(山内 博・画像:モルフォ)

ADAS・自動運転向けの次世代画像認識システムをデンソーとモルフォが共同開発(http://clicccar.com/2016/12/22/427330/)