SREホールディングス（株）（以下SRE HD）およびSRE AI Partners（株）（以下SRE AIP）と 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）（以下SNCSP）は、三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¹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。

■今回開発したモニタリングソリューションの概要と特長
〇概要
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、とくに監視/見守り領域においてはネットワークカメラを監視カメラに用いる際、膨大な容量の映像データが通信回線をひっ迫することが、これまで導入の障壁となっていた。
こうした中、3社は上記課題の解決に向けたPoC（Proof of Concept, 概念実証）に取り組み、この度、映像から三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ソフトウェアのプロトタイプを開発した。本ソフトウェアは、以下の処理を実行することで、入手容易な小型端末で実行可能な三次元空間認識を実現するという。

１. ステレオカメラまたは深度センサを用いることで、入力映像から三次元空間情報を取得し、細かいキューブで構成される三次元空間マップを生成（図1）
２. 三次元空間マップの変化から動的物体の場所を特定
３. 構成した三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
４. 検出された各動的物体の三次元空間上の体積、位置、速度等を観測

〇特長
これまで、監視カメラの映像全てをクラウド上に保存することは、膨大な通信コストを要するため現実的では無かった。本ソリューションでは、AIが映像から必要な情報のみを抽出するため、全ての映像を送る必要がなくなり、通信量を1/100以下に削減できる。例えば、監視カメラ側のAIが検知を行い、侵入者などの異常が観測された一定時間のみ映像を送ることが可能。この際、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三次元空間情報などのデータを安全に集約し管理できる。
さらに、以下の利点により、物体認識などの従来型の画像認識AIを用いた監視ソリューションと比べ、監視/見守りの利便性を向上させることが可能である。

Ａ. 夜間の監視でも性能が劣化しない²。AIを用いた監視では、夜間は赤外線・高感度カメラを利用する場合が多く、侵入者などの特定の動的物体を検知するAIの性能が、日中に比べ劣化することが一般的であった。しかし、本技術では暗所でも情報を取得できる深度センサで取得可能な三次元空間情報を基に動的物体を検知しているため、夜間も監視を行うことが可能。

Ｂ. 高価な専用機器を必要としない。従来型のリアルタイム物体認識AIと比べ、必要とする計算量を90％以上³削減できるため、入手容易な小型端末を利用できる。こうした端末は片手で持ち運ぶことができ、扱いが容易。導入にかかる費用/手間を抑えながらも、リアルタイムで動物体情報を認識する。

Ｃ. AIの学習データの準備が不要なため、容易にAI監視カメラを導入できる。従来の画像情報を用いた機械学習では、人間や動物、車などの動的物体を画像から検知するために、対象の学習データの準備が必要だが、本技術では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。

注釈：
¹ 一般的に用いられる容量の監視カメラ動画の代わりに、動的物体の体積や座標などのデータ等のみを通信する前提でSRE AI Partnersが試算
²レーザーを使った深度センサの利用を想定
³同一映像を入力とし、一般的な物体認識アルゴリズムと比較

ニュースリリースサイト(SRE HD)：https://sre-group.co.jp/news/2021/210621.html