AIで劇的進化した「映像・画像解析ソリューション」が、人物追跡の常識を変えるワケ

» 2019年03月28日 10時00分 公開
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 社会の安全・安心を支える、いわば影の主役とも言える「防犯・監視カメラ」。店舗の防犯や工場の安全管理、火山や河川の災害監視など、さまざまなシーンで利用が進み、近年では子どもの見守りのために街中へ設置する自治体も数多い。2020年の大型イベントで訪日外国人のさらなる増加が見込まれる中、社会インフラの1つとしてさらなる普及が見込まれている。

 このカメラがいま、飛躍的な進化を遂げつつある。背景にあるのが急速なAIの進化だ。ディープラーニング(深層学習)による学習能力の飛躍的な向上に加え、ITインフラ自体の性能も高まったことで、これらを用いた映像・画像解析ソリューションも急速に進化している。

 従来、物理的な各種リスクの検出を目的としたカメラの利用には大きな課題が残されていた。人が判断を下す以上、目視確認に時間を要するほか、誤認や見落としなどの完全な防止は不可能。また、カメラで撮影した映像が増えるほど監視員も増やす必要があり、コストもそれだけ膨らまざるを得なかった。

 その状況を変えつつあるのがAIだ。AIの画像解析精度や速度はいまや人を超えつつある。しかも判断精度の安定度も高く、24時間365日の連続利用も可能だ。これを防犯・監視カメラソリューションに応用することで、より迅速かつ確実にリスクを察知でき、しかも人手を抑えた効率的な監視が可能になると期待されているのだ。

 東京ビッグサイトで3月に開催されたセキュリティの総合展示会「SECURITY SHOW」では、この「正確性」と「効率性」の高さを訴求するAIソリューションがいくつも出展されていた。中でも、現場ニーズを踏まえた独自のアプローチで注目を集めていたのが、防犯・監視カメラを活用した映像セキュリティシステムで豊富な実績を誇る日立産業制御ソリューションズのブースである。

photo 日立産業制御ソリューションズ、日立国際電気の共同出展ブース

顔が見えなくても100の特徴で人を見つけ出す

 日立産業制御ソリューションズの展示の目玉が、人の多様な特徴に着目し、映像中の人の高速検索を可能にした「高速人物発見・追跡ソリューション」(参考出展)だ。

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 防犯などを目的にした映像中の人物発見ニーズは高く、AIの顔認識技術を応用した製品はすでにいくつか市場に存在する。ただし、それらに共通する弱点が、顔が画面から切れていたり、隠れていたりする場合には発見が難しくなることだ。

 また、撮影から分析結果の確認までに時間を要すことが課題だった。それは仕方のない面もある。分析対象となる映像はすでに過去のものであり、分析作業自体にも時間を要するためだ。ただし、時間がかかるほど必然的に初動も遅れざるを得なかった。

 高速人物発見・追跡ソリューションは、それらの制約を抜本的に解消しようとするものだ。従来の製品とまず違うのは、服の色や年齢、性別、手荷物の有無など、顔以外の特徴を人物発見に利用していること。選べる特徴の数は100以上で、それだけ発見の手がかりが多くなる。

photo 日立産業制御ソリューションズの山田佳弘さん(セキュリティ・画像ソリューション事業部 セキュリティ事業推進本部 ソリューション企画部 担当部長)

 また、分析時点で下準備が整っているのもポイントだ。具体的にはカメラ撮影と並行してAIが人を検出・判別し、人の特徴データを映像にひも付けながらデータベース化する。これらの作業は撮影と同時並行で完了するため、あとは特徴を指定して、いわば数万人規模の人物特徴DBを検索することで、人物発見の高速処理が実現するのだ。

 日立産業制御ソリューションズの山田佳弘氏(セキュリティ・画像ソリューション事業部 セキュリティ事業推進本部 ソリューション企画部 担当部長)は「防犯カメラを手掛ける当社にとって、AIを取り込むのは当然のこと。その上で、AIをどう使いやすく提供するか検討を進めてきました。高速人物発見・追跡ソリューションは、その点を出発点とした日立グループである当社の成果の1つです」と話す。

 高速人物発見・追跡ソリューションを利用すれば、例えば不審者情報が寄せられた際には、複数のカメラ映像を基に、特徴に合致した人物の居場所を時系列で把握。地図上に移動ルートとして表示することで、効率的な警備に役立てられる。また、迷子などの対応でも、迷子の映像を基に同行者(保護者など)を発見し、子どもが同行者の特徴を話せない場合にもその人を探し出せる。

photo 特徴に基づく人物検索画面
photo 検索結果イメージ
photo ブースでは、ARコンテンツを用いた人物発見・追跡の活用事例紹介も行われていた

 人の記憶はあいまいな部分も多いが、最初に寄せられた特徴で該当人物を発見できなくても、「データの下準備は済んでいるため、特徴を変えつつ繰り返し作業が行える」(山田氏)のもポイントだ。あいまいな記憶をたどりながら、「この人だ」という人を探せるようになっている。

防犯カメラが実店舗のマーケティングツールに

photo DI-CF590i

 映像・画像解析の価値は、こうしたいわゆる「防犯」だけにとどまらない。会場で来場者たちの目を引いていたのが、画像解析機能を搭載したネットワークカメラ「DI-CF590i」だ。

 カメラ映像はセキュリティ対策だけでなく、顧客の買い物の様子や動線を把握し、売り場効率の改善などにつなげることもできる。ただ、それを実現するには画像解析用の高価なサーバの設置やアプリケーション開発などが求められ、コストと技術の両面で導入のハードルが高かった。

 DI-CF590iは、それらの機能をネットワークカメラ本体に実装することで、カメラのみで簡易的な画像解析環境を整備できる製品だ。解析結果の確認も映像の記録装置で行えるため、サーバだけでなく確認用のPCも不要となっている。

 店舗の業務改善のために用意されている機能もある。指定エリアに入った人数のカウント機能と、人の混雑具合の度合いを色の違いで視覚的に確認できるヒートマップ機能だ。それらの利用で、人の動きを基に売り場のレイアウト/動線を見直し、効果を確認して次の施策につなげる――という改善サイクルを手軽に回せるようになる。

photo 人物カウントのイメージ
photo ヒートマップのイメージ

 もちろん、セキュリティ対策機能も備えている。指定エリア内への一定時間の滞留や侵入などを検知したり、警報装置などと連携して警備員に即座に異常を通知したりと、マーケティングとセキュリティの両面で店舗を支援するソリューションだ。

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多様なセンサーやシステムと連携するセキュリティ基盤

 「これまでの映像解析ソリューションの枠を超えた用途も始まりつつあります」と山田氏。日立産業制御ソリューションズでは、同社のID統合管理ソリューションにおけるIDと履歴(ログ・映像)確認の新たな手段として防犯・監視カメラ映像を活用し、統合セキュリティシステムを想定したデモを行っていた。

 「人物」「備品」などをデータベースでデジタルに管理するIDと履歴の統合管理は、特に大企業での全社的なガバナンス確立に不可欠な存在となりつつある。ID統合管理ソリューションは各システムで利用している人物や備品に付与されたIDをひも付け、統合管理するものだ。人物や備品をそれぞれ単体ではなく、関連付けて管理することで、備品を動かした人物の行為全体が、正しい作業か不正な行為かを判別するものである。

 この仕組みのさらなる高度化のために、日立産業制御ソリューションズが注目したのが、映像解析ソリューションをID統合管理に役立てることだ。

 防犯カメラと指静脈認証を組み合わせることで、従来からの物理セキュリティだけでなく、企業のガバナンスやコンプライアンスを担保する手段にもなりつつあるわけだ。

 同社のID統合管理ソリューションの稼働基盤は、防犯カメラや各種センサー、指静脈認証やカラーバーコード認証などのセキュリティシステムのデータや機能を一元的に収集/蓄積/分析する「フィジカルセキュリティ統合プラットフォーム」だ。

 その特徴は、プラグインにより扱うデータや機能を簡単に拡張できること。今回の高速人物発見・追跡ソリューションも、同プラットフォームにプラグインを追加することで実現しようとしている。これに日立産業制御ソリューションズの豊富なカメラやセンサー群を組み合わせることで、顔や指静脈認証による人の照合と資料に添付したカラーバーコードの確認による、不正な資料持ち出しの検出や人物の迅速な発見など、よりきめ細やかな新たな仕組みや付加価値の提案を可能にしているのだ。

photo 出典:日立産業制御ソリューションズ

 日立産業制御ソリューションズは今後、製品群へのAI活用をさらに進め、映像の新たな活用シーンを開拓する計画だ。

 日立グループが活用する画像解析技術は、AIで人を発見・追跡したり、一般的な杖と目の不自由な方が利用する「白杖」を個別に識別したりといったことが可能。これらを応用すれば、人や物の動きを組み合わせた、より複雑な条件を用いた新ソリューションの開発も見込めるだろう。

 ID統合管理ソリューションでは、指静脈認証とカメラ映像の組み合わせで、本人以外の第三者の入室をチェックできる仕組みをすでに用意している。AIへの期待値が高まる中、すでに現実的な活用価値は生まれており、それは今後もさらなる進化を遂げていくだろう。

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提供:株式会社日立産業制御ソリューションズ
アイティメディア営業企画/制作:ITmedia NEWS編集部/掲載内容有効期限:2019年4月27日