人の目の10倍超、画像認識がＡＩで“機械の目”になる
広島大学の姜明俊助教と石井抱教授は深層学習と高速追跡技術を組み合わせて高速認識追跡技術を開発した。カメラの撮像速度は５００ｆｐｓ（１秒当たり５００フレーム）。人の目の１０倍以上の速度で認識と追跡を両立させた。
例えばサッカーのボールを認識する場合、深層学習でフレーム１０枚に１回ボールと確認し、その間はボールらしき画像がフレームに収まるようカメラで追跡し続ける。
この追跡処理を毎秒５００回という高速で実行するため、ボールから目を離すことがない。姜助教は「追跡対象が隠れたりしても安定して追い続ける」と胸を張る。
従来の高速画像処理はシンプルな対象しか追跡できなかったが、深層学習で一般的な対象でも追跡できるようになった。石井教授は「人や車など動く対象を追跡しながら、表情や手にもつ道具などを認識してシャッターを切れる」と説明する。
レンズや鏡など光学系を高速化する研究も活発だ。群馬大学の奥寛雅准教授と小笠原健大学院生は、望遠カメラで２００メートル先の物体を捉え続ける光学追跡技術を開発した。ＸＹＺの３軸方向に高速回転する３枚の鏡で、車体の揺れや方向転換を相殺する。将来、自動運転車が遠方の物体を認識する際の基礎技術になると期待する。
研究室で装置を組み立て、窓から見える２００メートル先の川の土手に立つ学生を追跡した。認識はシンプルにマーカーを利用。カメラの撮影速度は５００ｆｐｓで、鏡を毎秒５００回の速度で高速制御する。光学装置を台車に乗せて自動車の揺れを模して揺らしても、振動を相殺して目標を撮影し続けられた。
高速で認識追跡できるとカメラ自体が高速で動いても目標を捉えられる。望遠レンズは視界が狭く、手元の動きはわずかでも撮影対象が大きく速く動いてしまう。
奥准教授は「まだまだ基礎的な原理検証の段階だが、新しい選択肢を示せた」と手応えを得た様子だ。自動運転やスポーツのデジタル化で機械の目に求められる性能は増している。さらなる研究加速が期待される。
（文＝小寺貴之）
