全日警

???

異常検出と動作認識

Object_Detection_and_Tracking

Scyllaの異常検出と動作認識は、セキュリティ担当者が重要な異常事象を発生時に検知・特定することを可能にします。

異常検出と動作認識の使い方


scylla_object_detection_and_tracking.gif scylla_object_detection_and_tracking.gif
正常な映像を学び異常を発見する。

Scyllaは、1つのGPUを使用して複数のビデオストリームで動作するように最適化されており、リアルタイムのイベントトラッキングを可能にします。
ディスプレイに表示されたフレームをもとに、異常なイベントを認識すると、Scyllaはすべてのセキュリティ担当者にアラートを送信します。
リアルタイムで複数のストリームを処理することができるほか、録画した映像をオフラインで解析することも可能です。
異常な映像や正常な映像を大量に収集し、モデルを学習させることにより、Scyllaは多様な環境とシナリオで動作し、異常が発生した場合に即座に反応してアラートを送信することを可能にします。
システムは継続的に自己学習するため、現在のデータセットがお客様の施設の環境の特徴を十分に捉えていない場合、お客様のケースに合わせて特別に調整することが可能です。

  
対応するScylla AI

●暴力検知
●異常な買い物行動(万引き検知)
●スリップ&フォール(倒れ検知)

Scyllaの異常検出と動作認識が選ばれる理由

object_detection_and_tracking_2

●万引きにつながる可能性のある消費者の異常な行動をリアルタイムで検知する。
●複数のカメラストリームを同時に処理できる集中型ソリューション
●オンサイト、クラウド、ハイブリッドなど、お客様のご要望に応じた柔軟な展開が可能。

FAQ

  • 異常検知・行動認識とはどのようなものですか?
    Scyllaの異常検出と動作認識には、喧嘩や暴力を検知するモジュール、煙や火災を検知するモジュール、万引きなどの不審なショッピング行動を検知するモジュールなど、3つのサブモジュールが存在します。3つの異常検出と動作認識サブモジュールはすべて、監視カメラのビデオ映像からリアルタイムに、あるいはビデオデータベースから科学的に事象を分析します。特定のイベントが検出されると、システムは対応するアラートを開始し、事前に定義されたアラート経路を通じてエンドユーザーに配信します。
  • どのように異常が検出されるのか?
    一連のフレームは、Scyllaの異常検出と行動認識のあらかじめ訓練されたニューラルネットワークエンジンに提供されます。この3Dマトリックス(2Dフレーム+時間)が入力とみなされます。そして、Scyllaの異常検出と動作認識は、このマトリックスにあるアクションが、求められているアクションに該当するかを判断し、その可能性が定義された閾値以上であればアラートをトリガーします。
  • 何をもって異常と判断するのか?
    Scyllaの異常検出と動作認識が検出する「異常」は、トレーニングセットに基づいています。特に、喧嘩検出モデルは、防犯カメラから記録された喧嘩や暴行事件の大規模な実世界のデータセットで学習されます。そのため、検出される異常には、喧嘩やレスリングなどの暴力行為が含まれます。同様に、異常検出と動作認識の煙・火検知サブモジュールは、これらの危険なイベントがシーン内で検知されたときにトリガーされます。
  • ある事象を異常と認識するまでの最短時間は?
    平均して3~5秒です。システムは、連続した複数のフレームを蓄積し、全体を1つの単位として解析します。このフレームの集合体の持続時間はサブモジュールによって異なります。
  • 異常検知や行動認識を効果的に行うための最大距離は?
    最大距離は、カメラの特性によって異なります。具体的には、レンズです。一般的に、適切な照明(400lx以上)の場合、人物の身長がフレームの高さの1/6を占めることが条件となります。ほとんどのカメラでは、最大検出距離は15メートルまでとなります。光学ズームやデジタルズームを使用している場合、またはカメラが標準的な絞り/焦点距離を持っていない場合、最大距離は変化する可能性があります。
  • 既存の防犯カメラシステムに統合することはできますか?
    もちろんです。Scyllaの異常検知と行動認識に必要なのは、ほとんどの防犯カメラシステムとビデオ管理システムで提供されている防犯カメラからのビデオフィードです。また、Milestone、Genetec、Network Optixなど、主要なVMSメーカーと双方向で統合することができます。
  • 検知した後、システムは何をするのですか?
    重要な情報をすべて含むアラートが作成され、セキュリティ担当のエンドユーザーに配信されます。カスタマイズ可能なアラート経路がいくつかあります。Scyllaダッシュボード、Scyllaモバイルアラートアプリケーション、アクセスポイント中継ボード、VMSアラートAPIなど、カスタマイズ可能なアラートの経路などがあります。
  • 万引き検出の仕組みはどうなっていますか?
    万引き検出モデルは、万引き事件が発生した監視カメラの映像の大規模なデータセットで学習されます。このサブモジュールは、商品を取ってバッグやバックパックに隠そうとする行為を検出するように設計されています。このシステムは、商品を購入した後、顧客が商品を隠すのと同じ行動を取る可能性があるため、キャッシャー領域を除いた店内からのストリームを分析することを想定しています。なお、万引きそのものを高い確率で検知することは難しいため、Scyllaは万引きにつながる不審な行動を監視しています。
  • 顔を隠していても万引きは検知できますか?
    カメラ映像内の行動に基づいて警告を発します。顔認証は、AIの判断材料にはなりません。
  • Scyllaの異常検知と行動認識は、クラウド上で動作しますか?
    はい、Scyllaの異常検知と行動認識は、クラウドとオンプレミスの両方で動作します。
  • Scyllaの異常検知と行動認識は、警備員の業務にどのように役立つのでしょうか?
    Scyllaの異常検知と行動認識は、警備員の日常業務をサポートし、能力を増強し、人的要因に関連する欠陥を排除することで、警備員を支援するように設計されています。また、脅威の可能性がある場合、Scyllaから送信されるアラートは、現場の脅威を迅速かつ包括的に分析し、効果的な対策を計画するために重要な情報を含んでいます。
  • 煙と火災の検知はどのように行われるのですか?
    煙・火災検知サブモジュールは、これまでの異常検知・行動認識モデルで最大のデータセットを基に構築されています。タイトルが示すように、煙か火のどちらかが発生した場合に警告を発します。システムを設置できる環境は、屋内と屋外の両方で使用する事が出来ます。
  • 1台のカメラでどれだけの喧嘩の事例を検出できるのか?
    Scyllaの異常検出と行動認識は、フレーム全体を扱い、フレーム内のすべての行動を分析します。そのため、フレーム内の喧嘩の件数に関係なく、暴力のインスタンスがあればアラートが発動されます。
  • 喧嘩なのか、破壊行為なのか、万引きなのか、システムはどのように理解しているのでしょうか?
    喧嘩や破壊行為は、防犯カメラで撮影された大量の実写映像から学習させた専用モデルで検知しています。一方、買い物中の不審な行動を検出するモデルは別に用意されており、万引きの可能性がある行動のみを検出するように学習させます。