SNCS他2社、3次元空間認識技術を活用しAI監視カメラのデータ通信量を削減するモニタリングソリューションを開発

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ている。

そこで、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（以下、SNCSP）と、SREホールディングス株式会社（以下、SRE HD）およびSRE AI Partners株式会社（以下、SRE AIP）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/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。

従来の監視映像ではデータ量が膨大であり、奥行きの測定は困難だが（上図：a）、3次元空間マップを生成することで、データ量を削減しながら人物（赤い領域）と入口の距離や大きさの関係を把握することができる。（上図：b）

モニタリングの流れはまず、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。

そしてステレオカメラまたは深度センサーを用いることで、入力映像から3次元空間情報を取得し、細かいキューブで構成される3次元空間マップを生成する。

さらに、3次元空間マップの変化から動的物体の場所を特定、構成した3次元空間マップの差分を抽出しクラスタリング、ノイズ除去処理を行うことで動的物体を個体ごとに検出する。検出された各動的物体の3次元空間上の体積、位置、速度等を観測する、という流れだ。

実際に侵入者がいた場合、監視カメラ側のAIが検知を行い、異常が観測された一定時間のみ映像を送ることが可能だ。この際、IoT管理プラットフォーム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集約し管理することができる。

今回のモニタリングソリューションの特長

夜間監視

暗所でも情報を取得できる深度センサーを活用することで、取得可能な3次元空間情報を元に動的物体を検知し、夜間も監視を行うことが可能。

小型端末

必要な計算量を削減できるため、小型端末での利用が可能。導入の費用、手間も抑えることができる。

学習データ不要

AIの学習データの準備が不要。監視場面と体積の情報を活用することで、学習データなしに動的物体を検知することが可能。

IoTNEWS編集部

IoTに関する様々な情報を取材し、皆様にお届けいたします。