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画像認識AIを導入する流れ

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本記事は、日本システムウエア株式会社(NSW)の協力のもと制作しております。

画像認識は、現在スマートフォンの顔認証や製造工場での不良品検出など、様々な場所で画像認識は用いられている。

そこで、本稿では画像認識AIを導入するための流れとポイントについて紹介する。

画像認識とは

画像認識とは、画像から特徴をつかみ、対象物を識別する認識技術である。

コンピュータに大量の画像を与え、対象物の特徴を学習させる。コンピュータは画像データから対象物の特徴を理解し、同じ特徴を持った画像が与えられれば、それを対象物だと推測することができるようになるというものだ。

ディープラーニング登場以前は、特徴データを人間が設定する必要があり、認識精度が十分に高くならないという問題があったが、ディープラーニング登場後は、画像から特徴データを取り出しアルゴリズム作成するという部分までを自動で行うことが可能になり、認識精度が大きく向上した。

画像認識AI導入の流れ

実際に画像認識AIをどのように導入したら良いのだろうか。

1. 目的を設定する

まず、画像認識AIを何に導入するかを決める必要がある。

例えば、自動運転車に導入する画像認識を考えると、標識や横断する人間を認識する必要があり、少しの認識精度のずれが大きな事故につながってしまう危険性があるため、認識精度は非常に高いレベルを求められる。

一方で、特定のエリアの混雑具合を認識するようなパターンでは、人間であることさえカウントできれば、その人の特徴は認識できなくても良い。

このように、用途に応じて、何を認識するか、その認識精度はどのくらいが適切なのかということが変わってくる。

2. 画像を収集する

目的と目標とする認識精度が決まった後は、データとなる画像を収集する必要がある。データの収集方法は、オープンなデータを利用する、自分でカメラを利用して撮影するなどが考えられる。

同じ対象物でも、画角や明るさによって、写り具合が大きく変化する事があるので注意が必要である。そのためには、カメラの設置位置や設定が重要だ。

対象物が人間の場合、プライバシーの問題などを考慮に入れてデータを収集する必要がある。

3. 画像認識モデルを作成する

ある程度画像が貯まったら、学習を行い、画像認識モデルを作成する。

近年では、ディープラーニングのライブラリで事前学習済みのモデルが配布されていることが多く、このモデルに対して、収集した画像を学習させてチューニングを行いモデルを作成する方法が取られることもある。

作成したモデルに対し、正解がわかっている画像を認識させて求めている精度が出ているかを確認する。精度が不足している場合は、データの見直しやモデルのパラメータを調整を行い、狙っている精度に近づけていく必要がある。

各プロセスを進め、必要な精度を満たした画像認識モデルを作成するためには、経験豊富なデータサイエンティストやシステムエンジニアのノウハウが必要になる。自社にそうしたノウハウがない場合、ノウハウを持つ企業と連携していくべきだ。

日本システムウエア株式会社(NSW)は、画像認識を始めとした様々な業界でのAIの導入ノウハウを持っている。事例集を確認し、自社でAIを導入する場合にどんなノウハウが必要なのか、日本システムウエア株式会社とどのように連携すれば自社にAIを導入できるかをイメージしてほしい。

千葉市動物公園での画像認識を利用したスマートシティへの取組事例

日本システムウエア株式会社(NSW)、インテル株式会社、千葉市動物公園の三者は、千葉市動物公園での実証実験を2020年10月に開始した。

参考:SDGsへの貢献に向けた、インテルの「OpenVINO」を活用したNSWのAIサービス「CityVision」によるスマートシティへの取り組み

同実証実験では、動物公園の入り口や駐車場にカメラを設置し、どのような人がどこから来ているのかということを把握するものである。また、レストランやカフェにもカメラを設置し、どのような人がどの時間帯に来るのかということを把握を行う。

カメラで撮影した画像はエッジPCに送られる。エッジPCには、インテルの「OpenVINO」が搭載されていて、人の属性を認識することが出来る。また、NSWの「CityVision」も搭載されており、エッジPC上で人の検出が可能だ。クラウド上には、人の判別ができない特徴データのみを上げている。

この事例では、日本システムウエア株式会社(NSW)の学習済みモデルである「CityVision」を使うことで、人物の検出を行っている。このように、全てのモデルを1から作成する必要はなく、世の中に出回っているものを上手く組み合わせて、必要なデータを集めていくことが重要だろう。

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