電車遅延を防ぐ!GANのリアルな画像で線路「監視システム」を強化(AI×都市)【論文】

   

線路内への人の侵入を検知したい

交通インフラは私たちの生活・社会に必須であり、ひとたび電車がストップすれば、多くの人々の日常生活に支障が出る。

線路内に人や動物が入った場合には、運転を見合わせてまで安全確保をしなければならないため、線路上への何者かの侵入を監視する必要がある。人が検知できなければ事故が起きてしまうし、逆に人がいないのに誤検知してしまえば交通機能を麻痺させてしまう可能性があるため、監視システムには高い検知精度が求められる。しかし、システムの検知精度を検証するのは容易ではない。

中国の北京交通大学のBaoqingら研究者は、画像処理による検知システムの検証を高精度に行うために、AI技術を活用して現実に近い検証画像の作成を試みた。その結果、実際の画像に匹敵するほどリアルな検証画像の作成に成功した。

リアルな検証画像の作成

Baoqingらの研究のポイントは以下の通りだ。

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