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監視カメラ動画をAIでリアルタイム分析、監視・見守りを従来の1/100以下の通信量で実現

AI Start Lab 編集部 2021.7.6
SREホールディングス株式会社、SRE AI Partners株式会社、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の3社は、3次元空間認識技術とIoTプラットフォームを活用し、監視や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た。

映像を送らず、分析データのみを送信


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た。

こうした中、3社は上記課題の解決に向けたPoC(Proof of Concept、概念実証)に取組み、この度、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。

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、全ての映像をクラウド上に送る必要がなくなり、試算によると通信量を1/100以下に削減可能。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できる。

この際、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る。

さらに、物体認識などの従来型の画像認識AIを用いた監視ソリューションと比べ、監視、見守りの利便性を向上させることが可能。

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ていく。

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、業務支援にも活用が可能。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だった。本ソリューションにより、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る。


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AI Start Lab 編集部

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