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Hitachi

機能・特長

AI映像解析ソリューションで用いられるさまざまな機能を紹介します。

人物発見・追跡

  • DeepLearning技術で服装など様々な属性をリアルタイムに識別が可能です。
  • 人物の全身特徴量を抽出して複数カメラ間で追跡し居場所を特定できます。
  • 骨格推定による行動検知や置き去り/持ち去り検知で不審者や異変を察知できます。

人物発見

人物の属性(服装の種類や色)や特定の行動をリアルタイムに識別可能

[イメージ]人物発見の画面イメージ

人物追跡

人物画像から解析した全身特徴量で類似人物の映像を抽出

[イメージ]人物追跡の画面イメージ

行動検知

  • リアルタイムカメラ映像から特定行動を検知し、不審者の早期発見が可能です。
  • 既存映像から、特定の動作の特徴を骨格推定により特徴点だけを抽出して検知できます。
  • 特定の行動や作業における効率的な行動認識モデル作成が可能です。

[イメージ]行動検知の例

（例）
カメラに映る人物が周囲を見回し不審行動をとっている
⇒アラート発報し対象人物の行動を映像から確認

表にあるいずれかから指定した、特定の行動をとっている人物を検出し、インシデントとして通知します。また、そのインシデントを元に、該当人物が他のどのカメラに映っているかを追跡できます。
検知対象に設定可能な行動
走る しゃがむ 倒れる 蹴る 殴る 指をさす 見回す 立つ 歩く

* カスタマイズにより他の行動と入れ替え可能（対象行動の学習要）

荷物検知・追跡

  • 荷物と人物の所持関係認識により、置き去りや持ち去りを発見することが可能です。
  • 従来は人・荷物の距離で判定していましたが、深層学習による荷物所持領域推定技術で精度向上しています。

[イメージ]荷物置き去り検知の例

（例）
荷物置き去りを検知
⇒荷物から所有者特定置き去り前後の移動経路や行動把握

[イメージ]荷物持ち去り検知の例

（例）
荷物持ち去りを検知
⇒荷物を持ち去った人物を追跡

施設監視

  • 可視光カメラと赤外線カメラを組み合わせることで、昼夜問わずに監視することができます。天候の影響も受けにくく、遠くの人物も検知できます。
  • 学習済みAIモデルを活用することで、人物以外の誤検知を軽減できます。またエリアを区切った検知など、侵入検知ルールに合わせた構成が可能です。

可視光カメラによる撮影例（降雨時）

赤外線カメラによる撮影例（降雨時）

赤外線カメラによる撮影例（暗闇）

人物までの距離：250ｍ

AIモデルの活用

侵入検知ルールの設定

防災・減災

複数の災害状況・モノを認識

ひとつの映像から複数の災害状況、規模、モノなどをAIで検出できます。標準では5カテゴリー、32クラスの事象が認識可能ですが、災害等の種類や、特に重点的に監視したいものなど、お客さまの用途に応じて追加学習が可能です。

認識対象
損害 各種被害、洪水、地滑り、橋梁崩壊、家屋倒壊、煙/火事
環境 泥/汚れ、草、溶岩、岩、砂、低木、雪/氷、木(林)
インフラ 橋、ビル/建物、ダム/堤防、ガス管/水道管、 電線、線路、電波塔、給水塔、道路
乗り物 飛行機、船、自動車、トラック
水 洪水、湖、海、水たまり、川

* 図出典：TRECVID2020 Test Datasetより

小さなモノの認識

広範囲で撮影された映像から、車、船などの小さい物体を高精度でAIで自動検知することができます*。災害発生直後など、現場でピンポイントの撮影が難しい場合でも、高所・広角で撮影された映像から、救助対象の迅速な発見を支援します。

* 肉眼で発見できるレベルで映っている対象物について検知できます

[イメージ]小さなモノの認識の例

* 図出典：TRECVID2020 Test Datasetより

[イメージ]小さなモノの認識の例

* 図出典：TRECVID2020 Test Datasetより

誤った情報を含む学習サンプルに対応した学習（追加学習時）

データの「あいまいさ」も含めAIが学習し、より人間の判断に近い、きめ細かい判定が可能です。複数の災害が重なった場合など、判定が難しい映像でも、学習の際に人が判断に迷った情報を加味して学習することで、判別精度への影響を抑えることができます。

[イメージ]誤った情報を含む学習サンプルに対応した学習の例

学習サンプルが少ない災害状況の認識（追加学習時）

発生頻度が少なく、学習サンプルが少ない災害についても、重要度をチューニングして学習させることができます。頻発する災害以外でも、高精度で検知可能です。

[イメージ]学習サンプルが少ない災害状況の認識の例