商社だからできる提案、高性能イメージセンサーとAIの融合：CEATEC 2018

[松本貴志，MONOist]

　UKCホールディングス（以下、UKC）は2018年10月16日、AI（人工知能）を用いた画像認識機能を搭載する「カメラモニタリングシステム」を発表した。物体検知が可能な電子ミラーなど車載用途を始めとして、FAや産業IoT（モノのインターネット）分野への応用を目指す。

カメラモニタリングシステムを車載した場合のイメージ（クリックで拡大）

　今回発表されたカメラモニタリングシステムは、ソニー系エレクトロニクス商社としてソニー製イメージセンサーの使いこなしに実績があるUKCと、組み込み向け小型GPUやAI技術を得意とするディジタルメディアプロフェッショナル（以下、DMP）が共同で開発したもの。UKCが画像処理を行う「FPGAメインボード」の開発と、カメラとディスプレイを含めた製品全体のインテグレーションを担当し、DMPがAIを用いた画像内の物体を認識する「物体認識ボード」の開発を担当した。

カメラモニタリングシステムの構成（クリックで拡大）

　同システムは、フルHDとHDR、LEDフリッカー抑制に対応したソニー製車載向け高感度イメージセンサー「IMX390CQV」を3個搭載。3台のディスプレイに各イメージセンサーで得られた最大1080p、60fps映像を出力するため、「高精細な映像を高フレームレートで低遅延に出力する画像処理技術の開発では、ソニー製イメージセンサーの取り扱い経験に長けるUKCの強みが生きた」（UKC担当者）とする。FPGAメインボードに搭載され、画像処理を行うチップはXilinx製FPGAだ。

左：CEATECで展示されたIMX390CQVを搭載するカメラモジュール　右：FPGAメインボード（クリックで拡大）

　物体認識ボードでは、DMPが開発したエッジAIプロセッサIP（Intellectual Property）「DV500」をFPGAに実装。カメラから得られた画像データを基に、画像内の物体検出を行う「SSD（Single Shot MultiBox Detector）」や、物体のセグメンテーションを行う「SegNet」といったディープニューラルネットワークを高速に処理する。これにより、同システムは「単なる電子ミラーではなく、車両後方から高速に迫るバイクなど、ドライバーに迫る危険を警告する機能なども実装できるプラットフォーム」（UKC担当者）として、自動運転を見据えた機能を持つことが特徴だ。

左：エッジAIプロセッサIP「DV500」で処理できるディープニューラルネットワーク　右：実車に搭載したシステムにおいてもバイクや車を検知していた（クリックで拡大）

　現在、両社は同システムの機能改善を継続中で、詳細な仕様は2019年1月に開催されるイベントで発表すると予告。同年2月からの販売開始を予定し、2021年には30億円、2022年には50億円の売上目標を立てている。同製品は、「CEATEC JAPAN 2018」（2018年10月16〜19日、幕張メッセ）のUKCブースで参考展示している。

CEATECで展示された物体認識ボード（クリックで拡大）