監視カメラ動画のAIリアルタイム分析モニタリングソリューションをSREが開発

最終更新日:2024/03/12

SREとソニーネットワークコミュニケーションズスマートプラットフォームは、3次元空間認識技術とIoTプラットフォームを活用し、データ通信量を1/100以下に削減しながら、監視カメラ動画のAIでリアルタイム分析するモニタリングソリューションのプロトタイプを開発しました。

SREホールディングス株式会社（SRE HD）およびSRE AI Partners株式会社（SRE AIP ）とソニーネットワークコミュニケーションズスマートプラットフォーム株式会社（SNCSP）は、3次元空間認識技術とIoTプラットフォームを活用し、監視/見守りにおいてデータ通信量を1/100以下に削減しながら、性能も向上させられるモニタリングソリューションのプロトタイプを開発しました。

実環境へのIoTの展開とAIサービスの提供においては、データ通信量の増大が課題の一つとして挙げられ、とくに監視・見守り領域においてはネットワークカメラを監視カメラに用いる際、膨大な容量の映像データが通信回線をひっ迫することが、これまで導入の障壁となっていました。

こうした中、3社は映像データ容量の課題解決に向けたPoCに取り組み、映像から3次元空間情報を抽出し、映像そのものの通信を行うことなく、分析に活用できるデータのみをクラウド上のサーバに送信するソフトウェアのプロトタイプを開発。

監視カメラの映像全てをクラウド上に保存することは、膨大な通信コストを要するため現実的ではありません。本ソリューションでは、AIが映像から必要な情報のみを抽出するため、全ての映像を送る必要がなくなり、通信量を1/100以下に削減できます。

例えば、監視カメラ側のAIが検知を行い、侵入者などの異常が観測された一定時間のみ映像を送ることが可能です。SNCSPが提供するMEEQを用いることで、多数あるIoTカメラで観測された映像や抽出された3次元空間情報などのデータを安全に集約し管理できます。

AIを用いた監視では、夜間は赤外線・高感度カメラを利用する場合が多く、侵入者などの特定の動的物体を検知するAIの性能が、日中に比べ劣化することが一般的でした。しかし、本技術では暗所でも情報を取得できる深度センサーで取得可能な3次元空間情報を基に動的物体を検知しているため、夜間も監視を行うことが可能です。

また、従来型のリアルタイム物体認識AIと比べ、必要とする計算量を90％以上削減できるため、入手容易な小型端末を利用できます。こうした端末は片手で持ち運ぶことができ、扱いが容易です。導入にかかる費用や手間を抑えながらも、リアルタイムで動物体情報を認識します。

さらに、AIの学習データの準備が不要なため、容易にAI監視カメラを導入できます。従来の画像情報を用いた機械学習では、人間や動物、車などの動的物体を画像から検知するために、対象の学習データの準備が必要ですが、本
技術では監視場面と体積の情報を活用することで、学習データなしに動的物体を検知することが可能です。

物流業界においては、倉庫やトラック荷台の充填率を測定することで、業務支援にも活用できます。従来のRFIDタグを用いた管理では、庫内にある在庫の種類と体積はわかるものの、どのように配置されているかを補足することは困難でした。本技術により庫内の空き空間等の3次元空間情報をリアルタイムで検知することが可能となります。

今後、監視・見守り用途においては、ショッピングモールや病院、工場などの不動産施設のモニタリングのほか、介護施設や在宅介護での見守り等への活用を推進します。

出典：PR TIMES

AIsmiley編集部

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