富士通研究所と富士通研究開発中心有限公司は，画像処理と機械学習の技術を活用して，道路交通の監視映像を解析し，渋滞や事故，交通違反などの状況を高精度かつリアルタイムで認識する技術を開発した（ニュースリリース）。

広い地域を監視する業務においては，大量の映像から迅速かつ正確に必要な情報を抽出し関係者に伝えることが重要だが，従来の映像認識による交通監視技術は，自動車のヘッドライトや太陽光などの光源，影など，様々な環境要因による影響を受けやすいことが課題となっている。

そのため，すでに各所に設置されているカメラを画像認識による解析のために利用する場合は，このような刻々と変化する環境の変動に合わせてカメラの調整や設置場所，向きなどを調整することが難しいため認識精度を上げることに限界があった。また，多様で複雑な事故や違反などの事象を効率良く高精度で認識することも課題となっている。

今回，一般道路や高速道路などに設置されている監視カメラの映像を解析することで，誤認識の原因となる照明変化や夜間・霧など様々な環境状態による特徴や，カメラの設置状態が類似する映像を自動的にグループ化して効率的に機械学習することにより認識精度を向上させる技術と，車両や人などの移動体の動きを解析し事故など複雑な事象を，演算量を抑えながら効率的に推定する技術の組み合わせにより，高精度な交通映像解析を実現した。

この技術の実証実験を，中国国内の都市において，清華大学蘇州自動車研究院と共同で実施した結果，交通事故や違反など把握したい11事象について90%から95%の認識精度を達成したという。

この技術により，高い映像補正機能を持たない既設カメラを利用した際にも，自動的な交通状況把握ができ，渋滞低減へ向けた交通流制御や分析，事故や違反への迅速な対処など低コストで高精度な映像監視システムの提供が可能になるとしている。