注目ユースケース
Lumadaのユースケースコード：UC-01690S
〜AIによる画像解析で監視業務の高度化、効率向上を支援する「高速人物発見・追跡ソリューション（IVSearch）」〜
2023年3月3日
公共の場所では、人々の安心・安全を守るための監視カメラが増えていると思いませんか？監視カメラの映像をAIで解析すると、不審な人物の特定、その行動の追跡につなげられます。今回は「人物を特徴で絞り込むAI」を使った解析で、監視の精度および効率を向上するユースケースを紹介します。
監視カメラの映像をAIで解析し、人物を特定して、その行動を追跡する技術は、セキュリティ分野以外への応用も期待できます。
商業施設の映像から、買い物に訪れた人の特徴を判別したり、天候の良し悪しや季節のイベント開催によって集客にどのような変化が生じるか、といった情報を得ると、適切なマーケティング戦略を検討・実践できます。
Lumadaで協創！人物の特徴を学習したAIで解析
大型商業施設やイベント会場には、そこに集う人たちが安心して過ごせるように、安全を見守る監視カメラが設置されています。
多くの人が集まる場所では、荷物の置き忘れや迷子など、大小さまざまなトラブルが毎日のように発生します。トラブルに関する情報が警備室や案内所、職員などに寄せられた場合、監視カメラの映像からトラブルに関わった人物をすばやく発見し、その足取りを追うことが、早期解決のカギになります。
早期解決に向け、その場に居合わせ、目撃した人たちから情報を収集。得られた情報に含まれる髪型や服の色、手荷物の種類といった特徴を手がかりに、監視カメラの映像を確認します。しかし、映像には後ろ姿しか映っていない人物、小さすぎて判別できない人物なども含まれるため、目視による確認では対象者を特定できない場合もあります。
また、トラブルの発生から時間がたてばたつほど、トラブルに関わった人物が移動して、現場から離れる場合もあります。追跡するには、複数の監視カメラの映像を時系列に追わなければなりませんが、目視での確認には限界があるため、「今どこにいるか」を突きとめるまでに膨大な時間がかかることも懸念されます。
トラブルに関わった人物をできるだけ早く特定するためには、身体や外見の特徴（髪型、服装の種類や色、手荷物の種類など）を学習したAIによる画像解析が有効です。
監視カメラは撮影できる範囲が限られるため、カメラからの角度や距離によっては、人物を特定できる部分が映っていない場合があります。もし、後ろ姿や小さい姿の映像しかなかったとしても、目撃情報に含まれる身体や外見の特徴を指定し、特徴を学習したAIで映像を解析すれば、目撃情報に類似した人物の候補を短時間で絞り込めます。監視員は絞り込まれた候補を確認するだけで対象者を特定できるため、監視業務の負荷低減につながります。
さらに、対象者の画像を条件に指定して、対象者の特徴を学習したAIで、その対象者が目撃された場所の周辺に設置された複数のカメラの映像を解析すると、 カメラの位置、撮影時間から、対象者の移動ルートを確認できます。これにより、監視員は大量の映像を確認することなく、対象者がいつ、どこにいたのかを視覚的に追跡できます。この情報を共有することで、対象者の早期発見、トラブルの早期解決を実現できます。
AIによる画像解析には、機械学習が用いられています。AIは、学習・蓄積した大量の画像データをもとに、ヒトやモノの特徴を自動で認識。これにより、目視で画像を確認する業務の省力化・省人化が図れます。
自動認識の精度は、AIが学習するデータの内容に左右されます。収集したデータから、認識の対象と無関係なもの、間違っているものを取り除く「クレンジング」、特徴を示すラベルを付ける「アノテーション」を適切に実施すると、AIの性能を向上できます。
一方で、映る人たちのプライバシーなど、配慮しなければならないこともあります。画像・映像を解析する目的を明確にして、個人を特定できる情報が含まれている場合は監視業務の従事者を限定する、個人を特定する必要がない場合はプライバシーを保護するための処理を施す*など、適切な対応が必要です。
監視業務の 「精度向上」「効率向上」および「コスト削減」の実現に欠かせないAI技術。
その具体例の1つとして、日立のLumadaのソリューション「高速人物発見・追跡ソリューション（IVSearch）」をご紹介します。
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Lumadaのユースケースコード：
UC-01690S
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