全日警

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物体の検出と追跡

Object_Detection_and_Tracking

Scylla AIを利用した独自の物体検出及び分類エンジンは、セキュリティインフラストラクチャを強化し、リアルタイムの状況確認を可能とします。

物体の検出と追跡の使い方


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カメラに映った物体を瞬時に解析

Scylla独自のオブジェクト検出アルゴリズムは、単一または、複数のフレームで指定された多数のオブジェクトを検出するようにトレーニングされています。検出にかかる時間は高速であり、不審な点を上げ、発見した映像を転送し、より正確に判断する事を可能とします。
オブジェクトを検出した場合、アラートが発動し、時間・場所・検出時の画像(スクリーンショット)がScyllaのウェブ、モバイル、統合されたVMSを通じて監視者に配信されます。
Scyllaの物体検出は、背景のシーンや動きに影響されません。静止しているカメラや動いているカメラからのビデオストリームの内容を正確に分類する事が出来ます。
また、一連のビデオフレームにおけるオブジェクトの動きを監視し、同じオブジェクトを複数のフレームで追跡する事で、複数の評価が可能になります。その結果、Scylla AIで提供する物体の検出と追跡の機能で、人が行う映像監視の精度と能力をさらに高めることができます。

公共安全・リスク軽減のための技術

このシステムは、多種多様な武器、遺棄物、個人用保護具を検知・識別するように訓練されています。

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銃検知と危険物の検出

カメラ1台あたり1日0.1件の誤検知率を誇るScylla Gun Detection Moduleは、世界中で使用されている武器認識用AI技術の中でも最も正確で高感度なものの1つです。
検出されると、システムは即座に現場の警備担当者と警察に、映像、武器の種類、場所を知らせます。武器が隠された後も、ScyllaのAIは、接続されたすべてのカメラで犯人を追跡し、リアルタイムで状況を把握することができます。

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空港における異物混入の検出(FOD)

空港における異物(FOD)は、航空会社や空港へ毎年数百万ドルの損害を与える重大な原因となります。FODはターミナルゲート、貨物エプロン、滑走路など、空港内の様々な場所で発見されることがあります。その結果、航空機の破損や負傷の恐れがあるのは言うまでもありません。航空宇宙産業は、年間40億ドルの損害を被っていると推定されます。
Scyllaの物体検出AIは、高品質のカメラからのビデオ映像を効果的に分析し、離れた場所にある様々な不審物を発見し、設定で割り当てられたすべての担当者に異物の破片がある可能性について通知を送信することができます。

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放置物の検出

独自の物体検出アルゴリズムは、放置された物体を検出し、発見された時点でセキュリティ担当者に通知することができます。そのため、必要な措置を素早く講じることができ、時間を節約することができます。

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ゴミの検出

公共の場、車道、交通機関などに落ちているゴミは、環境に被害を及ぼすだけでなく損害にもつながります。ほとんどのゴミはとても小さく、従来のAIでは発見することが困難でした。しかし、Scyllaは強固な物体検出アルゴリズムを使用しているため、離れた場所にある小さな放置物やゴミを背景が動いている状態でも発見することができます。

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個人防護具(マスク等)着用の監視

個人用保護具の使用は、多くの産業にとって、作業者の安全を守るために最も重要なことです。しかし、完全な装備が適切に着用されていないことがしばしばあり、それが気づかないうちに安全規則違反や怪我、死亡につながることもあります。
Scyllaは、ヘルメットやマスクを含む様々な個人用保護具を検知する学習を行っています。コンプライアンス違反を起こした場合、Scyllaによって検知され、違反通知が警備担当者へ送信されます。

FAQ

  • Scyllaの物体検出は屋外で効果的に機能しますか?
    はい。様々な風景・背景・照明や視界の下でAIはトレーニングされています。基本的に、このソリューションは背景に依存しないため、対象物が見えている限り、システムは対象物を検出することができます。
  • 検出が行われる最大距離はどのくらいですか?
    この質問に対する答えは、多くの要因に依存します。まずカメラの特性、特に解像度に依存します。解像度は大きな割合を占めますが、Scyllaが採用しているズームトラッキングアルゴリズムは、カメラが使用する本来の解像度で対象物を確認することを可能にしています。このように類似のAIセキュリティソリューションとは異なり、Scyllaはニューラルネットワークプラットフォームで処理される際の低下する映像の品質に大きく依存することはありません。またカメラの特性には、ストリームの帯域幅やエンコーディングなど、カメラの「画質」に関連するものがあります。しかし、照明、位置(オブジェクトの角度に関する質問6参照)、オブジェクトのピクセルサイズなど、考慮すべき視認性の条件も存在します。後者はカメラからの距離に直線的に依存し、距離制限の推定に使用することができます。例えば、銃の対象物の検出に必要とする最小サイズのピクセルは約15-17ピクセルです。その結果、様々なHDカメラでの最大距離は10-12mになります。
  • 検出の反応速度は?
    検出は通常、カメラに映って400ミリ秒(場合によっては最大2秒)で検出が行われます。現在使用されているほとんどのIPカメラでは、ビデオストリームに数秒の遅れがあることを考慮して応答時間を評価する必要があります。また、Scyllaがクラウド上に配置されている場合、ストリームがクラウドに到達し応答がダッシュボードに到達するまでのタイムラグを考慮する必要があります。
  • Scyllaの物体検出は、どのように役立つのでしょうか?
    Scyllaの物体検出は、警備員の日常業務をサポートし、能力を高め、人的要因による欠陥を排除することで警備員を支援するよう設計されています。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、現場での脅威の迅速かつ包括的な分析と、効果的な対策計画のための重要な情報として使用する事ができます。
  • 武器を鞄に入れている人がいたら、それを検知できるのですか?
    このシステムはコンピュータビジョンのアルゴリズムに基づいており、脅威の検出は視覚的な分析に基づいて行われます。つまり、鞄の中の武器を検知するためには、X線やミリ波のスキャン装置にScyllaを取り付ける必要があります。視覚範囲のみで動作するCCTVカメラで動作するため、Scyllaの物体検出は武器を隠していない場合のみ検知することができます。
  • 対象物は、システムが検出できるような角度であるべきですか?
    いいえ。システムは、対象となる物体のあらゆる角度について学習しています。もちろん、Scyllaがオブジェクトの分類に使用する特徴は、特定の角度で顕著になるため、特定のケースではオブジェクトの角度は重要です。例えば、銃やライフル銃がカメラに対して斜めに構えられた場合、カメラに直接向けられた場合と比較して、より特徴を見つけ出すことができ、素早く検知することが可能です。
  • 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、設定された警備担当者に配信されます。カスタマイズ可能なアラート経路は多数あります。
  • Scyllaの物体検出は何台のカメラと統合できるのですか?
    統合についての数は、Scylla AIのビデオ解析を実行するハードウェアのみに影響されます。具体的には、サーバーに搭載されているGPUが主な決め手となります。それ以外に、Scyllaは、さまざまな特性のカメラからのビデオストリームを同時に受け入れることができます。
  • Scyllaの物体検出は、クラウド上で動作しますか?
    はい、Scyllaが提供するすべてのソリューションは、クラウドとオンプレミスの両方で展開することが可能です。また、ScyllaのAIを使ったセキュリティソフトウェアソリューションは、クラウドインスタンスがLinuxを実行し、Nvidia GPUカードを装備していれば、クラウドのプロバイダーに依存することはありません。
  • 物体検出システムは、赤外線・サーモカメラでも動作しますか?
    はい、可能です。Scyllaの物体検出ソリューションの最大検出距離は、カメラの特性(コントラスト比、ピクセルのクロストークなど)に依存します。しかし一般的に、このソリューションは業界標準のDRI要件に準拠しています。すなわち、識別限界(物体のクラスを決定できる距離)は、小型武器の場合は最大20ピクセルです。
  • 真の警報と誤警報の定義は何ですか?
    アラートは、AIの予測が現実と一致する場合(対象が正しく認識される、求めている行動が検出されるなど)、真の警報に分類されます。誤警報とは、誤って警報が作動した場合です。残念ながら、AIの本質は確率的なものであるため、ほとんどの場合、誤報は避けられません。しかし、Scyllaの物体検出ソリューションの根底に精巧なAIと機械学習があるため、あらゆるレベルのプロダクショングレードの工業規格に対応することができます。さらに、ScyllaのAIビデオ分析モジュールは、時間とともに誤報の数がさらに減少するように、ミスに対して再教育されるよう継続的に改良されてます。
  • 推奨されるカメラ性能は?
    Scyllaの物体検出ソリューションは、基本的にカメラのメーカーに依存しません。人間が対象物を見て識別できるのであれば、Scyllaの物体検出ソリューションでも識別できます(場合によっては、ズームや再確認のアルゴリズムにより、人間より優れていることもあります)。最小限のカメラ性能については、各ユースケースと検出しようとする対象物によって異なります。もちろん、カメラにはデジタル出力が必要ですし、少なくともデジタル出力のあるDVRに接続されている必要があります。Scyllaの物体検出は、RTSP/RTMP、HTTPなど、ほぼすべての種類のストリームを受け入れることができます。通常、最低限必要な解像度は、HD(1280x720)、5 FPSからです。フレーム/画像品質を定義するパラメータはカメラによって異なりますが、帯域幅、エンコーディング、シャープネスなどの特性を調べ、必要に応じて改善することをお勧めします。
  • Scyllaの物体検出は、GDPRとCCPAに対応しているのでしょうか?
    もちろんです。Scyllaはいかなる情報も保存することはありません(ユーザーから特に要求がない限り)。
  • アラートはどれくらいの期間、履歴に保存されますか?
    アラートの保存期間は、クライアントのデータ保持ポリシーに依存します。デフォルトでは、1ヶ月の保存期間を設定していますが、この期間は各現場に合わせて設定することが可能です。
  • Scyllaの物体検出は、PTZカメラでも使えますか?
    はい、できます。Scyllaのコンピュータービジョンエンジンは、背景の動きや変化に影響されず、人間の視覚と同じように機能します。もし対象物がそこにあり、識別可能であれば、Scyllaはそれを検知し報告します。もちろん、PTZの動作中に、対象物がぼやけることを考慮する必要があります。
  • 厳しい環境下でも動作しますか?
    Scyllaの物体検出は、アルゴリズムを組み込んだカメラがうまく機能しないような厳しい環境でも動作するように設計されています。AIエンジンは、劣悪な照明、多少破損したフレーム、環境要因、天候による影響など、厳しい条件によって生じる欠点を補うことができます。
  • テーブルの上に危険物がある場合にも検知するのでしょうか?
    Scyllaの物体検出は、扱われていない武器や 保管されている武器を検知するようには設計されていません。武器が人間の手に渡るとすぐに警告を発します。