課題
車と歩行者が共存する道路では、歩行者が「怖い」「危ない」と感じる瞬間を減らすことが安全性の向上につながります。こうした瞬間を映像から捉えるAIを作るには、どの場面で、何が原因でストレスを感じたのかを記録した学習データが必要でした。
ただ、ストレスは目に見えるものではありません。どんな動きをストレスの表れとみなすのか、要因をどう分類するのかが決まらないままでは、作業者ごとに判断がばらばらになります。
支援内容
Nextremerは、データエンジニアが仕様策定の段階から参加し、主観が入りやすい判断を作業できる基準に落とし込みました。
- ストレスを感じている歩行者の振る舞いを整理し、イベントとして判定する基準を策定
- ストレス要因の分類を、お客様と協議しながら定義
- 映像からストレスイベントを見つけ出し、そのタイムスタンプに要因をラベリング
- 該当する歩行者にバウンディングボックスを付与
成果
ストレスイベントの発生時刻と要因、対象の歩行者をひも付けたデータを整備しました。判断のよりどころを最初に言語化したことで、主観に左右されやすいテーマでも一貫したデータになっています。
