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画像解析

ビジネスニーズに応じたオーダーメイド型IoT解析

画像解析

画像解析とは

画像解析とは、AIアルゴリズムとメタデータを用いてビデオをスキャンし、パターンを検出したり、特定のオブジェクトを認識したりする一連のプロセスです。コンピュータ処理後は、ビデオデータから様々な情報や、目的に応じた特定の結果を取り出すことができます。画像解析は、別名IVA(インテリジェントビデオ解析)とも呼ばれています。

Gorilla IVAR® 1.9 スマート監視

Gorilla IVAR® 1.9 スマート監視

GorillaのIVAR(インテリジェント画像解析レコーダー)は、リアルタイム画像解析、モニタリングとビデオIoTプラットフォーム管理を行います。

Fortune Business Insightsは
Gorillaが市場の原動力になると予測

画像解析の世界市場における年平均成長率(CAGR)は、2027年には21.3%になると予想されています。

Gorilla Technologyは、40以上の画像認識・解析技術を有し、Lannerなど業界トップクラスのIPCパートナーと協力して市場の成長を牽引しています。新型コロナウイルスの世界的感染拡大を受けて、デジタルトランスフォーメーションの要求度が増大していることを考えると、物理的・データ・ネットワークセキュリティに焦点をあてた最先端AIアプライアンスの提供および迅速な展開が、今後さらに必要不可欠なものになっていくでしょう。

画像解析市場の成長要因

  • 政府関係機関が交通渋滞監視を目的としたAIベースの画像認識システムを積極的に導入
  • ビデオベースのデータ分析をサポートし、複数の最終用途アプリケーションに対応する顔照合強化を目的とした顔認識技術の急速な普及
  • エンドユーザーに優れたコストパフォーマンスを約束する、ソフトウェアによるビデオ監視処理オートメーション
  • 民間企業および公的機関におけるソリューション展開の拡大

画像解析市場の動向を詳しく見る

図は様々な画像解析市場の動向とその要因を示しています

画像解析でできること

ソフトウェアからIVAアウトプットを取得するプロセスは、人間が視覚的に対象をとらえ識別するやり方と似ています。画像解析が行うコアな作業は、通常は次の3つのステップで表されます。

  1. 画像解析ソフトウェアが画像信号をフレームに分割します。 デジタルビデオやその仕組みは非常に興味深く、それらについてある程度知っておくと以降のステップがよりスムーズに理解できると思います。
  2. ソフトウェアは次に、画像(フレーム)を画像データと分析データに分解します。その後、分析データをアルゴリズムを使って処理、求められる機能のアウトプットを行います。
  3. 最後に、あらかじめ設定された方法で結果を提示します。
画像解析が行うこと

画像解析処理のアプローチ

画像認識とは、画像内の対象物を特定・判別する技術です。Gorillaは最も広く使用されているタイプの分析を5つの基本的なIVAグループに分類しています。以下では、それぞれのグループについて詳しく説明していきます。

行動分析

この分析は、特定の行動検知を目的にデザインされたアルゴリズムを使用します。行動について少し深く考えてみると、行動とは一連の経時的アクションであると定義できるでしょう。この点でいうと、あるイベントまたは行動発生の有無を決定するには、各行動分析につき1フレーム以上の画像が必要だと言えます。行動分析では、フレームごとの経時変化を追うというアルゴリズムによって、あらかじめ定義づけられた極めて限定的なイベントまたはアクションを識別します。Gorillaでは、以下の行動分析ソリューションを提供しています。

人数カウント

人数カウント

人数カウントIVAでは、特定時間内でのゾーン進入またはライン越えの人数を計測します。ゾーンやラインの設定はユーザーが行います。

ラインクロス検知

ラインクロス検知

ライン越えを検知します。ラインの長さや位置はユーザーが定義します。

侵入検知

侵入検知

侵入検知は、ユーザーが設定する特定ゾーンを監視し、移動物体(例えば人物など)の動きや侵入を検知します。

方向検知

方向検知

ここでは、ユーザーが作成したゾーンについて、A)ゾーン内で、B)マークした方向に移動する人物をモニターします。逆方向への動きではアラートを発報しません。

逆方向検知

逆方向検知

方向検知IVAと同じものですが、ここでは「逆方向」に進む動きを検知しアラートを発報します。 例えば、空港でのセキュリティチェックやその他の交通重要拠点で、この種のIVAは効果を発揮します。

不審徘徊行動の検知

不審徘徊行動の検知

不審徘徊行動検知IVAは、ユーザー設定ゾーンへ進入し、そこに特定時間とどまる人物像を監視します。

人物/顔認識

人物認識と顔認識は異なるコアグループとして分けて考えることもできますが、両者は非常によく似ているのでGorillaでは一つのものとして捉えています。先に紹介した行動分析では人物の形を検知する必要がありますが、行動分析と人物/顔認識のそれぞれで効果を左右するカギとなるのは、人物の形なのか人物の顔なのかを検知する、極めて高度なアルゴリズムです。ここでは人物/顔認識を第2のコア機能としてお話しします。

人物検知

人物検出

人物検知IVAは画像内の人物像を検知します。人物を検知すると、その人物の特徴、例えば性別、メガネやマスクの有無、年齢層なども同様に検知します。

顔認識

顔認識

ここでは、顔を認識、特定します。 GorillaのBAPソフトウェアと、そこに保存された顔認識データベースと連携して機能します。 この技術は非常に多くのシーンで活用され、メディアに取り上げられることも少なくありませんが、私たちがよく目にする活用事例としては、ウォッチリスト、VIP特定、出勤管理システム、ブラックリストがあげられます。

車両分析

交通機関の円滑な運営、交通違反の削減、犯罪捜査の支援などを目的に、AIは交通局によって広く導入されるようになっています。
エッジコンピューティングはリアルタイムイベントと統計データを生成し、適時の意思決定と人的コストの削減を実現します。

車両分類

車両分類

バイク、自動車、バスなど車両タイプの検知

車両方向検知および車両カウント

車両方向検知および車両カウント

特定方向に進む車両のカウント

交通違反検知

交通違反検知

交通ルール違反または禁止区域に進入する車両を認識

車番認識

車番認識

停止または移動車両のナンバープレートを認識

オブジェクト検知

オブジェクト検知

オブジェクト検知は、顔認識の対象がオブジェクトに置き換わったものです。 ここでは、アルゴリズムはソフトウェアが特定のオブジェクト(例えばホットドッグ)を検知、認識するようトレーニングするのに使用されます。 この世には多種多様なオブジェクトが無数に存在するので、トレーニングとデータサイズ要件はあっという間に増えていきます。

ビジネスインテリジェンス

ソフトウェア内のダッシュボードの画像解析データには、さまざまなビジネス活動関連データが含まれており、小売業や企業が運用パフォーマンスを向上させるために必要な情報を提供します。ビジネスインテリジェンスは、ビジネス成果の向上を目指し、誰もが気軽に分析結果を活用できるアクセサビリティの高いものでなければなりません。

ビジネスインテリジェンス
ビジネスインテリジェンス
ビジネスインテリジェンス

上述の1から4のIVAは、監視を目的に広く使用されていますが、画像解析はそれだけでなくビジネスの領域でもその価値を発揮します。
Gorillaでは実際に様々なビジネス市場、各種産業ににインテリジェントソリューションをを提供しています。

画像解析ソリューション

IVARダッシュボードの画像

IVAR®

インテリジェント画像解析レコーダー
使用中のスマートアテンダンスの画像

スマートアテンダンス

画像解析による入退室管理

画像認識技術の融合

ここまででお分かりのように、ご紹介してきた各種IVAは、その目的に応じ様々なアルゴリズムを組み合わせることで結果を導き出します。アルゴリズムの組み合わせという点では多様性を持つものの、カメラがとらえる範囲内で、あらかじめ設定されたイベントまたは行動が発生したかの検知や判断を行い、該当ユーザーに結果を通知するという本質部分はどのIVAでも変わりません。

私たちは、自宅でカギを探す場合と人が行き交う駅で友人を探す場合とでは、それぞれ異なる探索プロセスを経て対象物にたどり着きます。これと同じことなのです。

画像解析・処理

プロセス全体について考えた時、すべてを効果的に行うシングルソリューションはあるでしょうか。

各フレームの分析データを処理し、画像と併せ提示すること、サイトシナリオを問わず、選択性がありカスタム可能なIVAを搭載した包括的ビデオシステムを構築すること、複数のシステムを統合し、中央ハブでの一元管理を実現することなど、タスクの量を考えると克服不可能のように思えます。

ですが、できないことではありません。不可能を可能にするGorillaのIVAR® 、その機能についてご紹介します。

CPU・GPUを用いた画像解析処理

画像解析は、全体として極めて高度な処理能力を必要とする技術です。 覚えておきたいのが、最適化や高性能CPU搭載エッジデバイスというものがまだ存在していなかったころ、画像解析では画像と分析データを一つのマシンで処理しており、作業の大部分で追加のGPUが必要だったということです。 その後テクノロジーと能力はその課題を克服するまでに進歩、現在では、迅速な処理のために分析データをネットワークに上げつつ、画像データはエッジ側に配置するといったことが可能になっています。

インテル社による OpenVINO™ツールキット.は、そのような革新的テクノロジーの一つです。インテル社との提携は業界ではGorillaが世界初となりました。IVARを最適化するOpenVINO™ は、コスト高となるGPUの使用を最小限にとどめ、オペレーションが発する温度を下げると同時に、継続的デプロイとコスト削減を可能にします。

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