交通事故リスクは画像だけではわからない?
「AIで交通事故は減らせるのか?」
近年、自動運転技術の進化が目覚ましいですが、交通事故をゼロにするという目標は、まだ遠い道のりのように感じている方もいるのではないでしょうか。事故の原因は様々ですが、画像情報だけでは判断できないリスクも潜んでいることをご存知でしょうか?
この記事では、画像データに加えて、GIS(地理情報システム)データを活用し、さらにLLM(大規模言語モデル)を組み合わせることで、交通事故リスクをより深く理解し、安全な運転支援に繋げる新しいアプローチを紹介します。
この記事を読むと、以下のメリットがあります。
- 交通事故リスクを多角的に捉える新しい視点が得られる
- GISデータとLLMの組み合わせによる可能性を知ることができる
- 自動運転技術の安全性向上に向けた研究の最前線を知ることができる
画像だけでは不十分? 交通事故リスクの意外な盲点
従来の運転支援システムは、主にカメラで捉えた画像情報に基づいていました。しかし、見通しの悪い交差点や、過去に事故が多発している場所など、画像だけでは判断できないリスクも存在します。
例えば、
- 「交通量の多い道路の近くに小学校がある」
- 「過去に死亡事故が多発している交差点である」
といった情報は、GISデータを用いることで初めて把握できます。
GISデータとは?
GIS(地理情報システム)データとは、地理的な位置情報と、それに関連するさまざまな属性情報を組み合わせたデータのことです。これらのデータは、地図上で視覚的に表現され、分析や意思決定を支援するために活用されます。
GISデータには主に以下の種類があります:
- ベクターデータ:
- 地理的な要素を点、線、面で表現します。例えば、都市の位置を点で、河川を線で、湖や土地利用区域を面(ポリゴン)で示します。
- ラスターデータ:
- 格子状のセル(ピクセル)で構成され、主に衛星画像や航空写真、地形図などが該当します。各セルには特定の値が割り当てられ、地表の特徴や現象を表現します。
- 属性データ:
- 地理的な要素に関連する追加情報です。例えば、建物の高さ、人口統計、土地の所有者情報などが含まれます。
これらのGISデータを活用することで、地理的な情報を統合・分析し、都市計画、災害対策、マーケティング、環境保護など、さまざまな分野で効果的な意思決定を行うことが可能になります。
GISデータとLLMの融合:リスク説明の新時代
本研究では、GISデータから作成した交通事故リスクマップと、街路画像をLLMに入力することで、交通事故リスクを言語で説明するフレームワークを提案しています。
具体的には、
- GISデータから交通事故リスクの高い地域を特定
- その地域の街路画像を収集
- GPT-4 Visionに街路画像を入力し、交通リスクを説明するキャプションを生成
- 生成されたキャプションと街路画像を用いてマルチモーダルネットワークを学習
このフレームワークにより、画像だけでは見えなかったリスク要因を言語化し、より高度な運転支援に繋げることが期待されます。
実験結果:リスクの高い場所で的確な説明文を生成
実験結果では、提案手法がGISデータに基づいたリスクの高い地域に対して、交通リスクを説明可能なキャプションを生成できることが確認されました。
例えば、
- 「停車車両によって死角が生じ、自動車が飛び出す可能性がある」
- 「複数のアクセスポイントがあり、側方衝突のリスクがある」
といった、具体的なリスク要因を指摘するキャプションが生成されています。
今後の展望:より安全な社会の実現に向けて
今後は、GISデータや画像内の物体情報をより明示的に考慮することで、車両周辺情報を考慮した交通リスクの説明手法の拡張を検討していくとのことです。
この研究が進むことで、交通事故リスクをより深く理解し、安全な運転支援に繋がる未来が期待されます。
参考)GISデータと街路画像を用いたLLMによる交通リスクの説明