电装开发图像识别技术：56毫秒推断出行人的朝向和距离
电装团体开发出了利用单眼摄像头，快速实时辨认行人的身体朝向、身高和与汽车的距离等多种信息的技术（图1，图2）。已通过实验确认，在摹拟车载装备的演示环境下，处理时间只需56毫秒。电装打算将该技术利用于汽车的ADAS（高级驾驶辅助系统）。
图1：利用摄像头推断人体朝向、身高及与摄像头距离的演示。处理图象用的是英伟达的车用途理器“Tegra K1”。
图2：实现实时图象辨认的方法（右下部份）。
辨认多种特点时，处理的数据量庞大，因此采取原来的方法难以进行实时处理。电装此次通过调剂图象数据的处理方法缩短了计算时间。同时，计算量也降至原来的1/10左右，在计算能力有限的车载半导体上也可以使用。
调剂DNN，满足ADAS的要求
该技术由电装的子公司Denso IT Laboratory开发。图象辨认算法采取了深度学习的1种——DNN（Deep Neural Network，深度神经网络）。
之前进行图象处理时采取的是方向梯度直方图（HOG）和线性支持向量机（SVM）相组合的算法，但只能做出图象中有无人这类简单判断。不能并行求出多个特点量，因此没法肯定行人朝向、与车辆的距离等行人的状态和属性。
新开发的图象辨认方法利用DNN并行处理图象中的多种不同信息。改进了名为“图象金字塔”的方法，提高了处理速度。原来的图象辨认通过反复进行20～30次左右的“缩小分辨率-辨认”进程，确保辨认精度。此次，通过将循环次数减少到2～3次，减少了计算量。
该公司研究开发部研究员佐藤育郎介绍说，“能够以16～17帧/秒的速度（帧率）处理影象”。利用于汽车ADAS时，通常要求影象的帧率到达“10～15帧/秒左右”，此次的技术满足了这1要求。
行人检测和基于携带手机等图象特点的处理通过图象辨认进行分类。行人与汽车之间的距离可通过肯定行人站立位置，根据函数求出。身体朝向可根据角度的数值信息进行判断。电装在2016年8月25日召开的记者说明会上进行了演示，表明通过采取该技术，可实时判断行人朝向、身高及与汽车的距离。
佐藤说，采取该技术，“乃至可以推测出年龄段及是不是携带手机”。不过，做任何判断都必须要有用于深度学习的“正确数据”。电装团体还没有建立起年龄段及有没有手机等状态的正确数据，今后将建立这些数据。（作者：佐藤雅哉）
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