■解説
〔ロボットビジョン〕〔解析・計測〕
○テキストデータと映像認識技術を利用した異常診断AIの開発/岡山商科大学/箕輪 弘嗣・田中 蓮高齢者の方は、事故、怪我で入院、寝たきりになってしまう傾向がある。事故を未然に防止するために、見守りの目を持った異常予測AIシステムの開発を目指す。事例データを用いる事でAIに知識を補完し、「検知」の次の段階である「結果予測」ができるAIの実現を目指す。

〔セキュリティ〕〔認識・検出〕
○人体モデル当てはめによる高精度歩容認証/
大阪大学/槇原 靖・李 想・徐 遅・八木 康史/南京理工大学/Jianfeng Lu 人体モデル当てはめと個人認証をEnd-to-endに行う深層学習モデルを設計し、見えに基づく歩容認証手法よりも高い精度を実現する。

〔セキュリティ〕〔画像処理〕
○複数カメラ間での物体追跡技術/㈱ALBERT　松林 達史・田中 駿祐複数カメラ間での物体追跡においては撮影箇所の物理的な距離や撮影領域の重複などによって『同時刻同時存在の不可』などの制約問題が生じる。本研究では、動的木形成による複数カメラ間でのオンライン物体追跡技術を紹介する。

〔製品開発支援〕〔画像処理〕
○RGB-D画像に対する情報埋込み技術の適用/千葉大学/今泉 祥子・上田 美凪画像セキュリティ技術の一つである情報埋込みを利用して、RGB-D画像におけるデプス画像を、RGB画像に対して歪みなく埋め込み、データ量を削減する技術について紹介する。なお、デプス画像を抽出することで、RGB画像はもとの状態に完全に復元される。

〔スポーツ〕〔解析・計測〕
○アメリカンフットボールのパススケルトンの分析支援に関する研究/関西大学/田中 ちひろ・山本 雄平・姜 文渊・田中 成典・林 勲/大阪経済大学/中村 健二/京都産業大学/中島 伸介
本研究では、アメリカンフットボールのパススケルトンの分析支援を目的として、QBのパス投球時を原点として数秒前からの各選手の位置と移動軌跡、巧拙（相性）を加味すれば、パス成否を予測できるという仮説を基に、関連する研究を調査した上、新たな予測手法を提案する。

■特集：道路・交通監視と画像処理システム

○AI画像処理技術を活用した道路情報の収集・提供/西日本高速道路㈱/山本 健介・岩永 真人・鳥丸 聖也
本取り組みは、高速道路上に設置しているカメラ映像をAI画像処理技術で解析して渋滞、落下物、停止車両といった様々な異常事象を迅速に収集し、また利用者へ提供を行う仕組みを構築している。

○深層学習による路側撮影動画からの車種別交通量計測手法の提案およびロバスト性の検証/八千代エンジニヤリング㈱/菅原 宏明
市販のビデオカメラで撮影した動画から深層学習を用いた画像解析による交通量の自動計測を目的として開発したTRAVIC Proの車種別交通量の観測とナンバープレート情報の認識について精度検証した結果を紹介する。

○深層学習を利用した画像による路面の積雪状態の評価/㈱ベイシスコンサルティング/阿部 雅人
沿線や車上のカメラから広い地域の路面の積雪状況をいち早く検知することで、積雪被害の大幅な軽減が可能となる。そこで、路面状態の分類や、積雪深の推定に画像を用いた深層学習を適用している研究を紹介した。

○AI画像解析技術を活用した踏切内の「人」検知について/㈱オプテージ/林野 紳一
車の検知を前提としている光センサー式障害物検知装置に対し、AI画像解析を活用して「人」検知ができる機能をアドオンすることで、高機能なレーザーレーダー式と遜色ない機能を持ち、踏切事故を未然に防止できるソリューションを実証実験の結果を交えて紹介する。

○CCTVカメラを用いた交通映像解析技術/㈱センスタイムジャパン/倉田 剛・岡 一仁/中日本高速道路㈱/手嶋 英之
AIによる物体認識に基づく交通映像解析技術を開発し、高速道路本線のCCTVカメラ映像から高精度で交通状況・異常事象を検知することを可能とした。また、交通映像解析技術の新たな適用先として、高速道路本線の異常事象検知の他に、高速道路の出入口での誤進入検知、一般道路および交差点でのI2X、駐車場での駐車管理などの開発を進めている。

○高度道路交通ソリューション/フリアーシステムズジャパン㈱/植村 英幸
Teledyne FLIR社では、長年赤外線センサー、サーモグラフィカメラを市場に供給している。その技術を応用し、道路交通監視用としてのカメラも提供している。それをITS（Intelligent Transportation System：高度道路交通システム）カメラと称している。本稿では、当社ITSカメラについて、その特徴および事例を紹介する。

○交通監視におけるAI社会実装の可能性/㈱マクニカ/楠 貴弘
交通量調査にAI導入を行うことはそれほど容易ではなく、実装には複数のアルゴリズムを組み合わせることが必要である。また、検知させる動画の品質も影響する。本稿では、交通監視における社会実装のハードルを考慮したうえで、AIを交通監視に適用する場合の技術要素と課題、およびその解決方法を解説する。

○低消費電力の画像AI処理機能を搭載した録画装置/アムニモ㈱/和田 篤士
横河電機の100%子会社である当社が開発中のAIエッジゲートウェイは、ルネサスエレクトロニクス製のAIチップを搭載しており、カメラから取り込んだ画像に対して低消費電力で高速なエッジAI処理を実施することが可能である。