動画解析で検知

機械学習の技術を使って、動画や写真をリアルタイムで解析し、人や車、自転車、猫などの属性の出現回数などをデータ化します。

以下は写真に写っている人を認識している例となります。人数をカウントする事になっている場合は、認識した人数をデータ化します。

以下は写真に写っているバイクを認識している例となります。バイクの台数をカウントする事になっている場合は、認識した台数をデータ化します。

 

例:人数をカウント、データ取得

動画カメラに映っている「人数」をエッジ機器側で解析し、クラウドアプリで解析結果を確認できます。

想定している利用場所は下記になります。(人が集まる場所)

利用場所 内容
会議室 会議室内の人数を定期的にカウント
待合室 銀行や病院の待合室の混雑状況をカウント
待ち行列 行列ができる場所の人数を定期的にカウント

属性の識別や、精度の平坦化にて、幾つかのロジックを組み合わせています。

 

例:条件に合致した際にアクション実行

動画カメラに映っている「人数」をエッジ機器側で解析し、指定数を超えていた際に、指定されたアクションを実行します。

 

属性の識別や、精度の平坦化にて、幾つかのロジックを組み合わせています。

下記のようなアクションの実行が可能です。

  • テキスト自動読み上げ音声アナウンス
  • パトランプ点灯
  • モニター表示内容の変更

 

1.機械学習で物体認識

機械学習の技術を使って、動画や写真から指定の属性を検出します。

公開されている「学習済みモデル」を使って、認識させたい属性情報のカウントを行います。学習済みモデルで定義されている属性が対象となります。

基本的なシステム概要図は下記のようになります。

カメラを接続したエッジ機器で画像解析をリアルタイムで実施し、解析結果(テキスト情報)をクラウドへ送信します。クラウドアプリに接続する事で解析結果のデータを確認頂けます。

 

2.動画、写真に対応

物体検出するソースとして、リアルタイムで撮影している動画、映像ファイル、写真を利用する事が可能です。定点撮影の写真を利用する場合は、例えば1分間毎に撮影した写真を利用します。

シンプルな背景で、他の物体が映り込まない場合は、高い確率で物体検出を行います。

動画解析の場合、エッジ機器自体は小型で安価な機器を利用しますが、約6~7FPSの処理性能があります。1フレーム毎に指定属性の検出回数を取得し、その後は精度の平坦化などで幾つかのロジックを組み合わせています。

写真解析の場合、下記のように様々なトリガーと連携させる事が可能です。

  • 人感センサーが検知した時のみ写真を撮影して画像解析を行う
  • ドアが開いた時から映像を取得して画像解析を行う

 

3.サービス提供と料金感について

短期のデータ分析用途でご利用いただけます。機器はレンタルとなります。料金は個別見積となりますが、2週間の場合、18万円程度となります。

短期利用ではなく、本サービスを本導入いただく際には、短期での実証実験をお願いしており、より安価に機能確認を行っていただく事が可能です。

本導入の際の料金は、初期費用と月額で構成されます。

初期費用は「機器料金」と「導入作業」です。月額は主に「プログラム利用料」となります。

概算お見積は、ご要件をお聞きした上での個別見積となります。

サンプル料金は下記になります。

No 内容 初期 月額
1 機器1セット(初期:H/W料金と設置作業、月額:プログラム利用料) 約21万円 12,000円

 

4.参考

公開されている「学習済みモデル」に存在しない属性の場合は、あらたに学習させる転移学習モデルか、日々バージョンアップされるAI解析用クラウドサービスを利用する事になります。

以下に転移学習の例を記載しておりますが、転移学習を行うには各種コストが多くかかるため、弊社では現在のところ対応予定はありません。

新規の属性として、EnOceanの「Sensor」と「Receiver」を識別したい場合に、転移学習で作成した独自モデルを使って、写真から物体を検出した画像が以下になります。

独自モデルを使って、映像からリアルタイムで物体を検出した場合は以下のようになります。(以下の動画は、実際には検出フレーム毎に画像保存し、GIF Movie にしたファイルです。)