交通モニタリング事例（エッジAI 推論システムAIR-200）

人口密度が増加するにつれ、多くの方が利用する交通機関やその安全性は非常に重要です。 こうした状況から交通モニタリング(road site monitoring)で用いる路上カメラが年々増加しており、県や政府では、この写真やビデオデータをAIによる準リアルタイムなデータ分析を行うことで、貴重な「データ駆動型な洞察(data-driven insights)」を得ています。このように、交通機関のさらなる安全・車両混雑・事故減少に向け、データに基づいた意思決定を行うことが可能となるのです。

当事例のお客様は、ナンバープレート認識、車両の分類・カウント、歩行者の検出など、交通モニタリング(監視)用途で高精度AIを採用したいと考えていました。 現行のルールベースな交通モニタリングシステムでは、変則的な歩行者の行動や、微妙に異なる色の車両など、「ルールで定義するのが難しいもの」を認識するのに苦労していました。また、こうしたコンピュータービジョン(computer vision)技術を用いる上でさらなる課題を抱えていました。それは、「光の状態とその指定入力形式(environmental light conditions and specified input formats)」でした。 例えば、入力した光の状態やその入射角が変化した場合、現行のシステムでは認識しきれない可能性があったのです。 さらに、こうした画像を処理可能なビデオストリーミング性能、さらに幅広い動作温度対応、リアルタイムでAI推論可能なファンレスなソリューションが求められていました。

アドバンテックのエッジAI推論システム、AIR-200は、上記の要件をクリアしていました。 AIR-200は、ルールベースでのコンピュータービジョンアルゴリズムではなく、AIを用いた推論エンジンを活用しています。つまり、「行動とニュアンス(behavior and nuance)」の違いを認識することができるのです。

AIR-200内でのAI推論は、クラウド経由ではなくローカルで実行されているため、リアルタイムでのデータ分析が可能となります。また、AIR-200に内蔵された2x Intel Movidius Myriad X VPU搭載エッジAI加速モジュール、VEGA-320/330によってローレイテンシー・低消費電力によるAI推論を実現しました。VEGA-320/330がシステム内負荷を最適化し推論機能を向上させます（図1）。