未知のエッジケース検出

WebベースUIのフレーム単位のテスト結果および解析

動画データによるPCホスト上での安全な検証

SOTIF解析や安全性能指標の安全性レポート

• ● 未知のエッジケース検出
• 　・現行テスト手法とSCADE Visionテスト手法を組み合わせることで未知のエッジケースを検出し学習効果を短期間でアップ
• 　・エッジケース検出率が多いテスト初期～中期は現行テスト手法を利用、検出率が低くなるテスト中期以降でSCADE Visionテスト手法を利用
• 　・現行テスト手法は、手動検出によるラベル付は高価で時間がかかるため未知のエッジケース検出には不向き
• 　・SCADE Visionテスト手法は、ホスト上で安全かつ高速なテストを実行、自動検出されたエッジケースのラベル付けのみを行うため作業および
  　　コストの効率化が可能

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• ● WebベースUIのフレーム単位のテスト結果および解析
• 　・Webベースによるシンプルで効率的なユーザーインタフェース
• 　・エッジケース検出したオブジェクト数と種類をバーグラフの長さと色で１フレーム毎に表示
• 　・エッジケース検出したオブジェクトの詳細はバウンディングボックスでフレーム画面に連動して表示
• 　・フレーム間の移動は、キー操作・マウス操作で素早く移動できるため誤認識フレームの素早い特定が可能
• 　・エッジケースをフィルタリングして特定ラベル（デフォルト１１種類）の状況だけを把握可能
• 　・エッジケースに対するトリガイベント（誤認識の原因）を設定可能

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• ● 動画データによるPCホスト上での安全な検証
• ・入力動画を未加工でテスト実行した結果と、画像加工してからテスト実行した結果の両者を比較しエッジケースを検出
• ・入力動画は非圧縮のカメラ動画（mp4,mov,avi）もしくはシミュレーション動画（例：Ansys VRXPERIENCE）
• ・PCホスト上でテスト実行、結果解析、ラベリング、レポート整理ができるためフィールドテストによる不測のアクシデントを回避可能

■ ワークフロー 1. テストシナリオを作成する（走行データ） 2. 認識アルゴリズムと走行データを登録 3. エッジケース検出を実行する 4. 検出結果を解析してトリガーイベントを特定する 5. 必要なデータへラベル付けして学習データを強化 6. 認識アルゴリズムへの再データ学習 7. テストシナリオを再テストして学習効果を確認

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• ● SOTIF解析や安全性能指標の安全性レポート

• ・ SOTIF解析
• 　・SCADE Visionのテスト結果はcsvファイルにエクスポート可能
• 　・Ansys medini analyzeでSCADE Visionのテスト結果をインポートしてSOTIF解析（ハザード分析）
• 　・Ansys medini analyzeでエッジケースと、トリガーイベントの情報を解析することでISO/PAS 21448安全規格に対応

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• ・ 安全性能指標（SPI）レポート生成
• 　・欠陥事例などのコメント付与が可能

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