管理人のイエイリです。

人やクルマを自動的に見分けるシステムとしては、人感センサーや車載レーダーなどがありますが、特定の位置にあるものしか認識できません。

そこでゼットエムビー（東京・文京区）は、広い範囲に存在する人や車両を見分ける技術を開発し、誰でも試してみられる「RoboVision Single実験キット」を発売しました。

ナ、ナ、ナ、ナント、

カメラの映像を画像処理

して、人やクルマの存在がわかるのです。

映像から歩行者を認識した例（写真・資料：ゼットエムビー。以下同じ）

前方を走るクルマを検出した例

この技術はクルマの自動運転用に開発されたもので、歩行者や先行車両の姿をパターン認識によって見分けるものです。

システムはパターン認識によって検出したい人やクルマなどの特徴を覚え込ませる「学習部」と、カメラの画像と照らし合わせて検出する「検出部」からなっています。

パターン認識には「サポートベクターマシン（SVM）」という最近注目されている技術を使っています。

検出したいものの学習から検出までの流れ

そして、カメラの映像を画像処理するエンジンには、

グラフィックボード

を使っているのが特徴です。

画像処理に使うグラフィックボード

実験キットは64ビットのLinux/Ubuntu用で、WEBカメラとGPU、そしてソフトや歩行者や車両のサンプルトレーニングデータが含まれています。

価格はグラフィックボードに「NVIDIA Geforce GTX 650 Ti（CUDA コア数(SP):768）」を使ったキットが33万円、「NVIDIA Geforce GTX TITAN」を使ったキットが47万5000円です。

検出したい映像に作業員や重機などを使い、学習させることで工事現場の安全管理にも使えそうですね。映像だけで目的のものを検出できるので「ロボットの目」として警備など、様々な用途に応用できそうです。