6000人以上を数秒で!キヤノンの群衆を見るAIの進化が止まらない
警備効率化などに期待
キヤノンは人工知能(AI)を活用し、ネットワークカメラで撮影した群衆の人数を高精度に推定できる技術を開発した。実証では数千人規模の人数を迅速に割り出し、誤差も5%以内に抑えられたことを確認。群衆の人数が時系列でどの程度変化するかをリアルタイムで把握できるため、公共施設における警備の効率化やマーケティング用途で需要があると見込む。2019年上期の実用化を目指す。
AIのディープラーニング(深層学習)技術を活用し、人の密集パターンを学習させた。正面だけではなく後ろ向き、斜め向きなどいろいろな姿勢の人物でもカウントできるように改良。映像の一人一人に色付けして人数を算出する。
実証では高解像度カメラを活用することで、6000人以上でも算出できることを確認した。フルハイビジョン(HD)の画像であれば2―5秒で人数を割り出せることも把握した。
既にラグビーの国際試合において国内のスタジアムで技術の実証を重ね、国内外での採用が期待できるという。主に警備用途やマーケティングなどでの利用を想定する。例えば人数の変化に応じて警備員の数を増減させるなど警備の効率化が期待できるほか、集客状況を分析することで店舗の出店戦略などにも活用が可能という。
(2018年12月21日掲載)
キヤノンはスポーツスタジアムや市街地などに集う群衆の中から特定の人物を迅速に発見できる映像解析ソフトを開発した。人工知能(AI)を活用し、カメラで撮影した1フレームに映る数百人の中から特定人物を正確に検出する。競技場や市街地、鉄道などでテロの未然防止といった警備用を中心に需要が高まると判断。2019年中の販売を目指す。
キヤノンが開発したソフトは、撮影画像を解析し画像に映し出された数百人の顔を検出して緑枠で囲む。その中に事前登録した人物の顔が認証されると、赤枠で別途表示される仕組み。AIを活用し、ディープラーニング(深層学習)で画像を読み込ませることで顔検出の精度や認証速度を高めた。競技場や市街地などで要注意人物を素早く検出するといった警備用に適している。
キヤノンは既に地方の競技場で同ソフトを実証済み。マスクやサングラスなどをしている人物の認証技術を強化し、19年中の販売を目指す。将来は撮影するカメラ側で画像解析できる技術開発も検討する。従来、数万人以上の観客を収容できるスタジアムなどでは、撮影画像1フレーム内に数百人の人物が一度に映し出されるため、特定の人物を探し出すのは難しかったという。
(2018年10月19日掲載)
AIのディープラーニング(深層学習)技術を活用し、人の密集パターンを学習させた。正面だけではなく後ろ向き、斜め向きなどいろいろな姿勢の人物でもカウントできるように改良。映像の一人一人に色付けして人数を算出する。
実証では高解像度カメラを活用することで、6000人以上でも算出できることを確認した。フルハイビジョン(HD)の画像であれば2―5秒で人数を割り出せることも把握した。
既にラグビーの国際試合において国内のスタジアムで技術の実証を重ね、国内外での採用が期待できるという。主に警備用途やマーケティングなどでの利用を想定する。例えば人数の変化に応じて警備員の数を増減させるなど警備の効率化が期待できるほか、集客状況を分析することで店舗の出店戦略などにも活用が可能という。
(2018年12月21日掲載)
特定人物の発見も
キヤノンはスポーツスタジアムや市街地などに集う群衆の中から特定の人物を迅速に発見できる映像解析ソフトを開発した。人工知能(AI)を活用し、カメラで撮影した1フレームに映る数百人の中から特定人物を正確に検出する。競技場や市街地、鉄道などでテロの未然防止といった警備用を中心に需要が高まると判断。2019年中の販売を目指す。
キヤノンが開発したソフトは、撮影画像を解析し画像に映し出された数百人の顔を検出して緑枠で囲む。その中に事前登録した人物の顔が認証されると、赤枠で別途表示される仕組み。AIを活用し、ディープラーニング(深層学習)で画像を読み込ませることで顔検出の精度や認証速度を高めた。競技場や市街地などで要注意人物を素早く検出するといった警備用に適している。
キヤノンは既に地方の競技場で同ソフトを実証済み。マスクやサングラスなどをしている人物の認証技術を強化し、19年中の販売を目指す。将来は撮影するカメラ側で画像解析できる技術開発も検討する。従来、数万人以上の観客を収容できるスタジアムなどでは、撮影画像1フレーム内に数百人の人物が一度に映し出されるため、特定の人物を探し出すのは難しかったという。
(2018年10月19日掲載)
日刊工業新聞2018年12月21日