COVID-19対策

映像解析AIソリューション

OVERVIEW 概要

カメラ映像から「密接度」「密集度」「群衆人数」をリアルタイムに計測する映像解析AIソリューションです

COVID-19(新型コロナウィルス)の感染拡大抑止策に有効な、ソーシャル・ディスタンシングおよび、密集・密接度合いをネットワークカメラの映像とAIを活用しリアルタイムで解析、回避を促すツールとしてご活用いただけます。
ネットワークカメラに映る人物の数・位置をリアルタイムで正確に検知し、人と人との距離、密集度合、群衆の人流統計を行います。

人と人が近づき過ぎたタイミングでアラートを発する機能や、密接を回避する群衆の人数をカウントする機能、カウントした人数をグラフ化して表示する機能を備えています。
「密接アラート」は、オフィスや病院等での利用に適しており、「群衆の人流統計」は、人数と密度から正確な混雑の把握が必要な公共施設、商業施設、イベント会場等に適した機能です。
スマートシティ構築の際、安心・安全を提供できる技術としても活用が可能です。

使用技術

本ソリューションは以下の要素技術を使用しています。
どれも当社独自アルゴリズムとなります。

  • 姿勢推定ディープラーニング
    (独自手法であり、公開ベンチマークでSOTAを達成しています。2020/6時点。後日公開予定)
  • 人物検出ディープラーニング(遮蔽や重なりにも精度が高い、特別なもの)
  • 人物属性分類ディープラーニング
  • 人物・物体トラッキング技術
  • 高速・安定したビデオストリーミング処理
  • 群衆カウント ディープラーニング

こういった要素技術はいずれも業界トップレベルの精度と速度を誇る、単体でも製品となるようなディープラーニング手法です。
これらを今回のCOVID-19のために複数組み合わせて、チューニングを施すことで、短期間での開発が可能になりました。

その他、当社保有の要素技術「人物検出再照合技術」の組み合わせが可能です。
課題に応じてカスタマイズが可能です。

  • 01

    近づきすぎたら密接アラート!

    リッジアイが培う高度な人物検出エンジンが、人の姿勢も考慮して正確な位置を推定。人同士が近づきすぎた状態を発見します。

  • 02

    エリアごとの密集度を推定

    指定したエリアごとに面積当たりの人数をリアルタイムで表示。
    混雑したエリアを発見します。

  • 03

    通行者数を時系列で表示

    一定期間ごとの通行者数を表示。自粛・解放効果の測定が可能。
    ※浜松市の街頭カメラでリアルタイム解析実施中

概要 ネットワークカメラに映る人物の数・位置をリアルタイムで検知し、人と人との距離、密集度合、 群衆の人流統計を行うAIソリューション
主な機能 時系列通行者測定機能、密集度推定機能、密接アラート機能、マスク有無等の属性推定機能。
YouTube上での解析結果提供も可能
適用環境 公共施設、オフィスビル、病院、商業施設、イベント会場、交通機関等
その他 1回限りのイベント、車載カメラ連携、既設カメラ連携等、カスタマイズ対応可能

FEATURES 特徴

Ridge-iのYoutubeチャンネルで、映像解析AIソリューションのデモンストレーションをご覧いただけます

密接アラート

ネットワークカメラの映像とAIを活用し、人と人の距離をリアルタイムで解析、アラート機能で注意を促します

同一人物トラッキング

事前登録をせず、人を判別します。カメラに映った人物にユニークなIDを割り振り、上着を脱ぐ、マスクを取るなどを行っても同一人物として判定が可能です。

群集カウンティング

既存のカメラ映像から人の密集度を推定する技術の入出力デモンストレーションです。

① クラウドカウンティング技術を用いた「群衆人数のカウンティング」を「Adobe Stock」商用提供画像に適用したデモンストレーション

② YouTube 「ZAZAマガジンチャンネル」がライブ配信映像を、ほぼリアルタイムで解析し、ヒートマップで密集度を可視化、通行人数のカウントを行っているデモンストレーション(ライブ配信中)

取得データのグラフ化(一例)

以下のグラフは、YouTube 「ZAZAマガジンチャンネル」のライブ配信映像を、ほぼリアルタイムで解析し、通行人数のカウントした結果をグラフ化したものです。カウントの例として、取得したデータから通行量の推移を1時間ごとに集計し、グラフとして表示しています。

浜松市鍛冶町通りのリアルタイム通行量(AI自動集計)

BEFORE AND AFTER 導入前と後の違い

※全国支店を持つお客様事例

  • 導入前:3密やCovid対策各店長に委任し、対策を実施(実際にできているかは不明)
  • 導入後:各支店毎で対策レベルの違いが分かり、各店で対策方法を共有し対策レベルUP(見える化+改善)