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次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』の全体像

次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』の全体像

GO TechTalk #20 Deep Dive into AI - 次世代AIドラレコサービス編 で発表した資料です。

■ YouTube
https://www.youtube.com/live/R3r0CLhFoq8?feature=share&t=386

■ connpass
https://jtx.connpass.com/event/287383/

GO Inc. dev

July 14, 2023
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Transcript

  1. GO株式会社
    次世代AIドラレコサービス
    『DRIVE CHART』の全体像
    2023.7.11
    松井 健一
    GO株式会社

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  2. © GO Inc. 2
    自己紹介
    松井健一
    AI技術開発部データサイエンスグループ グループマネージャー
    (Kaggle Master)
    経歴
     大手SIer ⇒ 大手通信キャリア ⇒ 外資系コンサルティングファーム ⇒ 現職
    プロジェクト、コンペティション、著書
    ・『DRIVE CHART』 (AIを活用した事故削減支援サービス)
    https://drive-chart.com/
    ・Kaggle Master (Competition Rank Highest 300 / 138,947 位)
    (金1, 銀7(うちsolo 4), 銅5 (うちsolo 5))
    ・SIGNATE 産業技術総合研究所 衛星画像分析コンテスト 2位 URL
    ・「ワンランク上を目指す人のためのPython実践活用ガイド 第7章 Pythonではじめる統計学」
    ・「アクセンチュアのプロフェッショナルが教える データ・アナリティクス実践講座」共著

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  3. © GO Inc.
    『DRIVE CHART』とは https://drive-chart.com/
    次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』は交通事故の削減を目指し、安全を脅かす様なドライ
    バーの運転の癖や行動をAIが検出し、運転行動の改善へと導くサービスです。

    3

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  4. © GO Inc.
    『DRIVE CHART』とは https://drive-chart.com/
    次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』は交通事故の削減を目指し、安全を脅かす様なドライ
    バーの運転の癖や行動をAIが検出し、運転行動の改善へと導くサービスです。

    ここで検出しているイベントは

    事故そのものではないが、

    機械学習技術を応用することで、

    現実的に検出することができ(重要)

    事故に繋がりうる危険な運転を

    減らすことによって

    事故に至る確率を減らすことができる

    4

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  5. © GO Inc.
    車間距離不足検出
    5

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  6. © GO Inc.
    一時不停止検出
    6

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  7. © GO Inc.
    導入事例
    ✔ B2B向けサービス

    ✔ タクシー、トラック、営業車等がメインの業種

    ✔ 事故につながる危険な運転を減らすことに成功

    ✔ 運転傾向を可視化できるため、改善活動が実態に基づいたものに

    https://goinc.jp/news/pr/2022/01/06/6cdiadawy64fwfrdfmtfvx/
    
 https://goinc.jp/news/pr/2022/08/01/5vqg8vnq0eo01uwlzcc91y/
    
 https://goinc.jp/news/pr/2022/08/01/2edtfbgwwievvvhsf0sdbr/

    7

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  8. © GO Inc.
    『DRIVE CHART』の契約台数は大幅に伸長している
    契約台数は6万台を突破し日々増えており、大規模なデータを扱っています。累計の走行距離は数億km
    を超えています。

    https://drive-chart.com/news/pr_230615
    高速道路の9割以上、

    一般国道の7割以上を

    1日の走行でカバーしています

    https://drive-chart.com/news/pr_230216
    8

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  9. © GO Inc.
    システム構成
    イベント検出モデル

    急加速

    急減速

    急ハンドル

    一時不停止

    速度超過

    車間距離不足

    脇見

    急後退

    イベントは1日の運転レポートとしてweb画面に表示、警報はリアルタイムでエッジデバイスが鳴動。衝撃検知は管
    理者にメール通知がされる。 

    Object

    Detection結果

    Lane

    Detection結果

    エッジデバイス
 クラウドサーバー
 クライアント

    レポート表示

    データ
    ベースや
    S3

    地図

    マップマッチ 

    リアルタイム警報📣

    脇見警報

    外カメ画像

    FaceLandmark

    検出結果

    E2E

    脇見結果

    内カメ画像

    深層学習

    モデル

    メール通知

    衝突警報

    センサー

    加速度センサ、

    ジャイロセンサ

    GPS

    深層学習

    モデル

    9
    衝撃検知


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  10. © GO Inc.
    システム構成
    イベント検出モデル

    急加速

    急減速

    急ハンドル

    一時不停止

    速度超過

    車間距離不足

    脇見

    急後退

    イベントは1日の運転レポートとしてweb画面に表示、警報はリアルタイムでエッジデバイスが鳴動。衝撃検知は管
    理者にメール通知がされる。 

    Object

    Detection結果

    Lane

    Detection結果

    エッジデバイス
 クラウドサーバー
 クライアント

    レポート表示

    データ
    ベースや
    S3

    地図

    マップマッチ 

    リアルタイム警報📣

    脇見警報

    外カメ画像

    FaceLandmark

    検出結果

    E2E

    脇見結果

    内カメ画像

    深層学習

    モデル

    メール通知

    衝撃検知

    衝突警報

    センサー

    加速度センサ、

    ジャイロセンサ

    GPS

    深層学習

    モデル

    10
    本日の発表アジェンダ①:
    「コンピュータビジョンモデルの
    量子化による精度低下の原因特定
    とその緩和(木村)」
    深層学習

    モデル


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  11. © GO Inc.
    システム構成
    イベント検出モデル

    急加速

    急減速

    急ハンドル

    一時不停止

    速度超過

    車間距離不足

    脇見

    急後退

    Object

    Detection結果

    Lane

    Detection結果

    クラウドサーバー
 クライアント

    レポート表示

    データ
    ベースや
    S3

    地図

    マップマッチ 

    リアルタイム警報📣

    脇見警報

    FaceLandmark

    検出結果

    E2E

    脇見結果

    内カメ画像

    メール通知

    衝撃検知

    衝突警報

    センサー

    加速度センサ、

    ジャイロセンサ

    GPS

    深層学習

    モデル

    11
    本日の発表アジェンダ②:
    「エッジAIにおけるCIとAI開
    発環境(亀澤)」
    イベントは1日の運転レポートとしてweb画面に表示、警報はリアルタイムでエッジデバイスが鳴動。衝撃検知は管
    理者にメール通知がされる。 

    エッジデバイス

    外カメ画像

    深層学習

    モデル


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  12. © GO Inc.
    システム構成
    イベント検出モデル

    急加速

    急減速

    急ハンドル

    一時不停止

    速度超過

    車間距離不足

    脇見

    急後退

    Object

    Detection結果

    Lane

    Detection結果

    エッジデバイス
 クラウドサーバー
 クライアント

    レポート表示

    データ
    ベースや
    S3

    地図

    マップマッチ 

    リアルタイム警報📣

    脇見警報

    外カメ画像

    FaceLandmark

    検出結果

    E2E

    脇見結果

    内カメ画像

    深層学習

    モデル

    メール通知

    衝撃検知

    衝突警報

    センサー

    加速度センサ、

    ジャイロセンサ

    GPS

    深層学習

    モデル

    12
    本日の発表アジェンダ③:
    「危険運転検知のData-Centric AI
    な取り組み(高橋)」
    脇見

    脇見警報

    イベントは1日の運転レポートとしてweb画面に表示、警報はリアルタイムでエッジデバイスが鳴動。衝撃検知は管
    理者にメール通知がされる。 


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  13. 文章・画像等の内容の無断転載及び複製等の行為はご遠慮ください。
    © GO Inc.

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