映像解析プロダクト

DeepFire (β版)

OVERVIEW 概要

時系列で状態が複雑に遷移する「燃焼」「粘性」「液体」等の状態を的確に解析、異常・異常予兆の検知を自動化

人間が目視で行ってきた状態の判定・分類を、AIが動画をもとに自動で実施
カメラ映像のAI監視で「異常検知」、「人的負荷の軽減」、「運転効率化」、「品質アップ」、「設備内変化検知」の実現を支援します。

※本ソリューションの技術特許、商標登録を出願済

FEATURES 特徴

  • 「燃焼」「粘性」「液体」等の動画情報から時系列での変化を解析し、異常スコアの定量化・シーン分類を実現

  • モデル学習のためのデータ準備が容易

    正常状態動画のみでAI学習可能(※異常検知モデルのみ)

  • ビジネスニーズに合わせた最適なシステムを提供

    パッケージではなくビジネスニーズ、プロセスに合わせた最適なシステム構成の設計、構築も可能

BEFORE AND AFTER 導入前と後の違い

導入前

燃焼状態などカメラにてモニタリング・データ蓄積しているものの、有効に活用できない

  • 監視員が24時間、365日モニターを見続けるのは困難
  • 結果的に、トラブルが起きた時に原因を振り返る為に動画を見るといった、限定的な使い方しかできない

動画解析による有用な情報抽出が難しく活用できない

  • 従来の解析技術(輝度分布 等)では、複雑に変化する状態から有効な情報が抽出できない
  • センサーによる数値データよりも制御システムへの入力や分析が難しい

DeepFireを活用すると

正常状態の動画を収集し、AIに学習させるだけで、常時監視による異常状態アラートが可能に!

  • 異常状態を定義する、複雑な特徴量エンジニアリングやプログラミングは一切必要ありません

センサーデータと動画の両方を活用することで、設備の稼働率も向上

  • センサーで検知する前に、動画内にこれまでに気付けなかった予兆が見える
  • 動画での燃焼の様子とセンサー情報を総合的に活用して、より高度な制御・オペレーションを実現可能

CASE 活用事例

  • 01

    「燃焼」状態の自動監視

    火力発電所・ごみ焼却施設
    小型火力発電所やごみ焼却施設の燃焼室を常時監視し、異常燃焼や有害物質の排出等をセンサーで検知する前にその予兆を把握。その結果、異常発生前に制御・メンテナンスを実施することが可能となり、操業の効率化や稼働率の向上につながる

  • 02

    食品製造工程における「粘性」のある物体の撹拌・混合状態の見える化

    食品工場
    ベテランの職人が目視で確認していた発酵状態や練り状態を画像で判別することで、品質を安定化させることに加えて、職人の技能継承を容易にする働率の向上につながる

  • 03

    「液体」処理状況の自動監視

    水処理施設
    工場の汚水・排水処理設備や、水処理施設における水質判定は、浮遊物・泡・波・色・流れ等を人が目視によって複合的・定性的に判断していた。AIによる常時監視により、コスト削減や一定の品質での監視が可能になる

  • 04

    製造工場における搬送設備の異常検知

    搬送設備
    搬送設備の状況を監視することにより、搬送ラインの詰まりや欠品等の予兆を捉えることができるため、ライン停止前に予防処置が可能となる