OMRON entwickelt ersten Bordsensor der Welt, der mit hochmoderner KI in Echtzeit-Erkennung das Befinden eines Fahrers erfassen kann

Kyoto, Japan (ots/PRNewswire) - OMRON Corporation (TSE: 6645)
kündigte am 6. Juni die Entwicklung des ersten Bordsensors der Welt
mit "Technologie zur Erfassung der Konzentration des Fahrers" an, die
OMRONs proprietäre Bildsensortechnologie mit State-of-the-Art KI
(zeitserielles Deep Learning (*)) kombiniert, um die verschiedenen
Bewegungen und das Befinden des Fahrers zu erfassen und auf diese
Weise zu erkennen, ob er/sie für eine sichere Fahrweise tauglich ist.
OMRON hat sich mit Hinblick auf die Umsetzung des kollisionsfreien
automatisierten Fahrens und anderer fortschrittlicher
Fahrerassistenzsysteme dem Anliegen verschrieben, unsere motorisierte
Gesellschaft durch Innovation der Beziehungen zwischen Menschen und
Maschinen sicherer zu machen.

In den letzten Jahren hat es vermehrt Beispiele von Unfällen
aufgrund eines plötzlich auftretenden, veränderten Befindens des
Fahrers gegeben, welches es schwierig machte, die Fahrt am Steuer
fortzusetzen. Dazu kommt eine wachsende Nachfrage nach der
Entwicklung von Technologien, die ein sicheres Fahren und
letztendlich automatisierte Fahrweisen unterstützen. Das
Entwicklungsteam von OMRON hat vor diesem Hintergrund an einer
sicheren Fahrzeugsteuerungstechnik gearbeitet, die ermitteln kann, ob
sich der Fahrer in einem einer sicheren Fahrweise angemessenen
Zustand befindet.

OMRONs "Technologie zur Erfassung der Konzentration des Fahrers"
verwendet eine Bordkamera zur Echtzeit-Erkennung, die erkennt, ob der
Zustand des Fahrers als fahrtauglich gelten kann. Dieses innovative
System, eine Kombination von OMRONs proprietärer hochpräziser
Bildsensortechnologie und State-of-the-Art "zeitserieller Deep
Learning" KI-Technologie ermöglicht, basierend auf dem Befinden des
Fahrers, die Steuerung eines Fahrzeugs durch zum Beispiel sicheres
Umschalten zwischen automatisierter und manueller Fahrweise und kann
das Fahrzeug zu einem sicheren Halt bringen, sollte dem Fahrer etwas
zustoßen, was effektiv ein sicheres Fahren unterstützt und die
Sicherheit unserer motorisierten Gesellschaft verbessert. OMRON
strebt an, einen Onboard-Sensor mit dieser Technologie, die für
anwendungen wieautomatisierte Fahrzeugmodelle Einsatz finden kann,
2019 bis 2020 herauszubringen.

Informationen zur Technologie

1. Echtzeit-Erfassung der verschiedenen Bewegungen und
Befindlichkeiten des Fahrers, um zu bestimmen, ob er/sie ist in einem
geeigneten Zustand für den Antrieb.

- Während des automatisierten Fahrens auf Autobahnen: Die
verschiedenen Bewegungen/Zustände des Fahrenden werden in Echtzeit
nach "Fahrübergabe-Levels" kategorisiert, basierend darauf "wieviel
Zeit erforderlich wäre, um die Fahrt wieder aufzunehmen" (siehe Fig.
2)

- Während des manuellen Fahrens: Die verschiedenen
Bewegungen/Zustände des Fahrenden werden in Echtzeit nach
"Gefährdungsniveau" kategorisiert, basierend darauf "wie sicher das
Fahrzeug gefahren werden kann" (siehe Fig. 3)

- Die zahlen und Kriterien der jeweiligen Levels können je nach
Präferenzen der Fahrzeughersteller angepasst werden und machen die
Technologie auf eine breite Palette von Fahrzeugmodellen anwendbar.

2. Entdeckung der unterschiedlichen Befindlichkeitszustände des
Fahrers über eine einzige, handtellergroße Kamera

- Um die unterschiedlichen Befindlichkeitszustände eines Fahrers
zu überwachen, war es bisher notwendig, von mehreren Kameras und
Sensoren gewonnene Informationen zu synthetisieren, darunter eine
Kamera, um festzustellen, welcher Richtung sich der Fahrer zuwendet,
ein Sensor um seinen/ihren Puls und weitere biologische Informationen
zu messen, und ein Sensor, um die Bewegung des Lenkrads zu erfassen.
Die neue Technologie nutzt durch die Verarbeitung zweier Arten von
Bildern - "lokalisierte Gesichtsbilder" und "umfassende Bewegtbilder"
- eine kompakte, handtellergroße Kamera, um verschiedene
Befindlichkeiten des Fahrers wie etwa Eindösen, Abwenden des Blicks
von der Straße, Bedienung eines Smartphones oder Lesen zu erfassen.

3. Echtzeit-Datenverarbeitung durch ein fahrzeuginternes
geschlossenes System ohne Netzwerkverbindung

- Weil herkömmliches zeitserielles Deep Learning mit
kontinuierlichen Daten arbeitet, ist der Zugang zu einem relativ
großen Serversystem erforderlich. OMRONs Technologie separiert jedoch
visuelle Daten von den Kameras in "hochauflösende lokalisierte
Gesichtsbilder" und "umfassende Bewegtbilder in niedriger Auflösung",
und kombiniert diese effizient, um das Volumen der verarbeiteten
Bilder zu reduzieren. Auf diese Weise lässt sich "zeitserielles Deep
Learning" in Echtzeit mit einem geschlossenen Onboard-System
erzielen. Damit entfällt die Notwendigkeit zur Anbindung an ein
großangelegtes Serversystem und Ausrüstung der Fahrzeuge mit
Netzwerk-Konnektivität. Die Technologie kann in bestehende Fahrzeuge
integriert werden und bietet sich auch zur Einführung bei Fahrzeugen
in einer niedrigeren Preisklasse an.

(Fig. 1: Überblick zur "Technologie zur Erfassung der
Konzentration des Fahrers":

http://prw.kyodonews.jp/prwfile/release/M102197/201606071381/_prw_
OI1fl_vw4N9La9.jpg)

(Fig. 2: "Fahrübergabe-Levels", ermittelt über die "Technologie
zur Erfassung der Konzentration des Fahrers":

http://prw.kyodonews.jp/prwfile/release/M102197/201606071381/_prw_
OI2fl_Qroib2Nw.jpg)

(Fig. 3: "Gefährdungsniveau", ermittelt über die "Technologie zur
Erfassung der Konzentration des Fahrers":

http://prw.kyodonews.jp/prwfile/release/M102197/201606071381/_prw_
OI3fl_tgB7Zzub.jpg)

Vorführungen

OMRON wird die "Technologie zur Erfassung der Konzentration des
Fahrers" in technischen Demonstrationen auf dem 22. Symposium on
Sensing via Image Information (SSII2016) (Mittwoch 8. Juni - Freitag
10. Juni 2016, Pacifico Yokohama) und im Rahmen der Industriemesse
CVPR 2016 (Montag 27. Juni - Donnerstag 30. Juni 2016, Las Vegas,
USA) vorführen.

(*) Zeitserielles Deep Learning

Zeitserielles Deep Learning ist eine neuronale
Netzwerktechnologie, die nicht nur statische Bilder erkennt, sondern
durch Modifizierung der Netzwerkstruktur auch zeitserielle
Videodaten. Die herkömmliche Deep Learning-Technologie, wie sie
vermehrt im KI-Feld Einsatz findet, kann mit extrem hoher Genauigkeit
Einzelbilder bestimmen (etwa, ob ein Objekt in einem statischen Bild
eine Katze oder ein Hund ist, etc.), zeitserielle Ereignisse
allerdings potenziell nicht sehr genau erkennen, mit dem Ergebnis
dass ihre Anwendungen auf Spracherkennung und andere Felder
beschränkt ist. Menschliche Bewegungen sind ein Bereich, in dem
hochgenaue Erkennung nicht möglich war, da die Erfassung solcher
Bewegungen eine sehr große Reichweite von Abmessungsdaten erfordert.
Als Lösung für diese technologische Herausforderung verbesserte OMRON
die rekurrente neuronale Netzwerk (RNN)-Technologie, die Daten aus
der Vergangenheit im internen Speicher hält, um synthetisch
hochpräzise Gesichts- und Videodaten für die hochgenaue Erkennung von
unterschiedlichen Befindlichkeiten beim Fahrzeuglenker zu
verarbeiten, die Zeitreihendaten involvieren.

Informationen zur OMRON Corporation

Die OMRON Corporation ist ein führendes Unternehmen der
industriellen Automatisierung, das seine Kerntechnologien in den
Bereichen Erfassung & Steuerung zur Expansion in Geschäftsfelder wie
beispielsweise Steuerkomponenten, elektronische Bauteile,
Automobil-Elektronik-Komponenten, soziale Infrastruktur,
Gesundheitswesen und Umwelt nutzt. Gegründet im Jahr 1933,
beschäftigt OMRON rund 38.000 Mitarbeiter weltweit und stellt seine
Produkte und Dienstleistungen in mehr als 110 Ländern und Regionen
zur Verfügung. OMRON trägt mit Automationstechnologien, die
Innovation in der Produktion vorantreiben und Produkten und
Kunden-Support im Geschäftsfeld der industriellen Automatisierung zum
Aufbau einer Wohlstandsgesellschaft bei. Weitere Details finden Sie
unter http://www.omron.com

Pressekontakt:
Kazunori Yasui
Corporate Communications Department
OMRON Corporation
Tel: +81-75-344-7175
Email: kazunori_yasui@omron.co.jp