ドライブレコーダの画像認識による道路情報の自動差分抽出

Mobility Technologies Co., Ltd.
ドライブレコーダの画像認識による
道路情報の自動差分抽出
2020/10/08
株式会社Mobility Technologies
次世代事業部
渡部徹太郎
Compute x AI/ML 「EC2でマシンラーニング！」～ AWS 3週連続！秋の Compute 祭り第1回～

自己紹介
2
ID ：fetaro
名前：渡部徹太郎
学生：東京工業大学でデータベースと情報検索の研究
(@日本データベース学会)
職歴：
* 野村総合研究所(NRI)
- オンライントレードシステム基盤
- オープンソース技術部隊
* リクルートテクノロジーズ
- ビッグデータ分析基盤
* MobilityTechnologies
- データエンジニア
エディタ：emacs派→ InteliJ派
趣味：麻雀、自宅サーバ
日本AWSユーザ会(JAWS)
ビッグデータ支部長
やってました
著書

Mobility Technologiesの紹介1
3

Mobility Technologiesの取り組み
4
「移動で人を幸せに。」
タクシーを起点に交通課題・社会課題に取り組んでいく
タクシー
（基点）
交通
社会
事業領域実現したい姿
社会課題への取り組み
交通課題の解決
タクシー産業の課題解決

Mobility Technologiesの事業
1. 配車関連事業
2. 広告決済事業
3. 乗務員向け
ソリューション事業
4. DRIVE CHART
・ドラレコ事業
5. 次世代向けR&D事業

出資受けました
6
■ 2020年の資金調達額は最大266億円
■ 国内スタートアップ想定時価総額ランキング 8位

道路情報の自動差分抽出
プロジェクト2
7

• 課題
• 自動運転時代においては、地図の更新頻度を上げる必要があ
る
• しかし、更新頻度をあげる為には、作業の効率化や費用削減
が必要
• 解決策
• ドライブチャートを搭載した車両を動くセンサーとして道路
の情報を収集する
• 収集した情報を元に自動的に道路情報の差分を見つけ、地図
会社に提供する
• ZENRIN社と共同開発。４月にプレスリリース
プロジェクトの概要
8
1 ヶ月で走行した道路
（２３区＋三鷹市＋武蔵野市）
https://mo-t.com/news/pr/2020/04/22/211827cd-343b-5398-b358-987d4c3e86f1/

システムの概要
9
ドライブ
レコーダ
車両位置の特定
道路上の物体を検出
車両センサー
ゼンリン社
に提供
物体位置の
推定
地図との
差分抽出
NEW
地図

利用技術(1/3)
車両位置の特定 - マップマッチ
10
GPSで記録された位置マップマッチした位置道路リンク

利用技術(2/3)
道路上物体を検出 – 機械学習
11

利用技術(3/3)
物体位置推定 - SLAMの利用
12

システム構成図
13
マップ
マッチ
動画取得
道路計算
位置
位置格納
動画格納
物体検出
物体
位置
推定
物体
差分判定
地図
差分判定結果
動画
AWS BatchS3
Lambda
Lambda
TypeScriptCI / CD
本日の発表

詳細システム構成
14
車両
位置
物体検出ワーカー
位置推定
結果
S3 FSx for Lustre
標識検出ワーカ
物体検出ワーカー信号検出ワーカ
物体検出ワーカー
停止線検出ワーカ
物体位置
推定ワーカ
AWS Batch
+ GPU instance
AWS Batch
+ CPU instance
S3
FSx for Lustre
中間
結果
アーキテクチャポイントは
「FSx for Lustre」と「AWS Batch」と「インスタンス選定」！
実行状態
管理DB
S3
Aurora
動画
ストレージ
動画
キャッシュ
実行状態
管理DB
Aurora
・
・
・
物体検出
ワーカ間
共有FS

• 要件
• 同じ動画に対して、複数のワーカーで異なった物体認識処理をする
• S3から直接ダウンロードする場合の問題点
• ワーカ毎に同じ動画をローカル(EBS)にダウンロードする必要あり
なぜFSx for Lustreを使うか (1/2)
標識検出ワーカ
信号検出ワーカ
停止線検出ワーカ
EBS
EBS
EBS
動画
ストレージ
15
S3
ダウンロード
ダウンロード
ダウンロード

なぜFSx for Lustreを使うか (2/2)
16
• FSx for Lustreを使った解決策
• S3からのダウンロードを１回にでき、システム全体のIOスループットを向上できる
• ワーカはLinuxファイルシステムにアクセスするだけでよく開発が簡単
• AWS SDKを使わなくてよい。直接ファイルリードできる
• ワーカ間のファイル共有にも利用できる
S3
標識検出ワーカー
信号検出ワーカー
停止線検出ワーカー
FSx for
Lustre
動画
ストレージ
動画
キャッシュ EBS
EBS
EBS
初回アクセス時に
S3からダウンロード
以後はS3から
ダウンロード不要

なぜAWS Batchを使うのか？ (1/3)
17
フ
レ
｜
ム
間
補
間
処
理
す
る
動
画
の
検
索
状態
管理
DB
結
果
格
納
物体検出ワーカーで行う処理は、典型的な機械学習のワークロードではない
メ
モ
リ
上
で
画
像
に
分
解
不
要
な
画
像
の
フ
ィ
ル
タ
物
体
検
出
カスタムコンテナが必須

18
SageMaker
batch transform jobs
+ カスタムコンテナ
AWS Batch ECS EKS
概要機械学習の推論サービス。
それをカスタムコンテナで
動かす
コンテナベースのバッチを動
かすサービス
汎用コンテナ実行環境。
オンラインもバッチもできる。
Kubernetesベースの汎用コ
ンテナ環境。
運用インスタンス管理不要インスタンス管理不要 GPUを使う場合は、Fargate
が使えず、EC2の管理が必
要
Kubernetesの学習コストが
高い
カスタムコンテナの分散バッチ実行環境の選択肢は４つある
運用工数の観点からECSとEKSは候補から外した。
開発・運用工数：小
制約：強
開発・運用工数：大
制約：弱

19
SageMaker batch transform jobs
+ カスタムコンテナ
比
較
AWS Batch
並列
実行
の
制御
△
・指定したリソース・タスク数で実行可
・自動で入力データの分割可能だが、今回は利用できない
（各タスクが処理対象のデータを判定しないといけないため。）
＝ △
・指定したリソース・タスク数で実行可
・自前で入力データの分割が必要
推論
処理
の
実装
×
HTTPの推論エンドポイント公開が必要だが、推論の入力には使わない。
(カスタムコンテナなので)ファイルシステムの利用ができない。
システム構成が複雑になる
< △
独自に入出力の作り込みが必要。
ファイルシステムが利用できる。
システム構成がシンプルになる
SageMakerのフレームワークが活用できない／制約が大きいため、AWS Batchを選択
推論コンテナ
SagaMeker batch transform jobs
推論コンテナ
ダミー
入力
S3
推論の
入力
HTTP
HTTP
推論コンテナ
推論コンテナ
AWS BatchFS
推論の
入力

■ 24時間のバッチウインドウにおさまればよく、時間に余裕があるため、処理速度は重要ではない
■ 重要なのはコストパフォーマンス
■ ６つのインスタンスでコストパフォーマンスを比較
インスタンスの選定 (1/3)
20
コストパフォーマンス =
秒間処理フレーム数
インスタンスコスト($/h)
以下の例では処理速度ではp3.2xlargeがよいが、コストパフォーマンスはg4db.xlargeのほうが良い

■ ディープラーニングを用いた物体検出では、すべてのタスクにおいて、
g4dn.xlargeがもっともコストパフォーマンスがよかった
21
タイムアウト
タイムアウト
タイムアウト

■ SLAMを用いた位置検出タスクでは、最も安いc4.xlargeがコストパフォーマンス最大となった。
■ SLAMの計算はCPU
■ 内部で行っている最適化計算がGPUの並列処理に向かないため、CPUの計算となる
22

インスタンスに対するジョブの分配
23
GPU
ジョブ
キュー
CPU
ジョブ
キュー
g4dn.xlarge
AWS Batch
Compute
Environment
c4.xlarge
AWS Batch
API
c4.xlarge
c4.xlarge
…
g4dn.xlarge
…
g4dn.xlarge
標識
検出2
位置
推定2
信号
検出2
停止線
検出2
ジョブ
標識
検出1
位置
推定1
信号
検出1
停止線
検出1
位置
推定1
位置
推定2
標識
検出1
信号
検出1
停止線
検出1
標識
検出2
信号
検出2
停止線
検出2
AWS Batch
Job Queue
dependency
約５分の走行
各物体検出と位置推定を、それぞれAWS Batch
のジョブとし、依存関係をdependencyで表現
約５分の走行
AWS Batch
Job Queue
AWS Batch
Compute
Environment
AWS Batchを用いることで、設定だけで、
異なるインスタンス間でのジョブオーケストレーションが可能
・・・

■ 本番リリースする
■ よりコストを最適化するために、スポットインスタンスの利用などを検討
今後の予定
24

まとめ3
25

■ 道路情報の自動差分抽出プロジェクト
■ FSx for Lustreを大量動画データのキャッシュに利用
■ AWS Batchを用いて、機械学習やアルゴリズム計算が混在する分散バッチ処
理を実現
■ インスタンスは計算速度ではなくコストパフォーマンスが最も良いものを
えらんだ
■ AWS Batchを用いることで、設定だけで、異なるインスタンス間でのジョブ
オーケストレーションが可能とした
まとめ
26

文章·画像等の内容の無断転載及び複製等の行為はご遠慮ください。
27
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