株式会社 Ridge-i リッジアイ

PROJECT / PRODUCT開発事例・プロダクト

COVID-19対策 映像解析AIソリューション

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。導入キャンペーン中

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。

既設のカメラを利用し、かつストリーミング対応が可能な場合、導入まで最短2日、月額2万円(税抜き)からのご利用が可能です。

開発の経緯

当社は「社会課題・顧客課題を先端技術を活用して解決し、新しい社会・ビジネスを創造する」をミッションに掲げています。これまで土砂崩れ発見ディープラーニングなどの開発を行ってきましたが、今回のCOVID-19による緊急事態宣言を受け、COVID-19の対策として、ベンチャーとして何かできるのではないか、そういった想いからCOVID-19対策 映像解析AIソリューションを開発しました。技術面と同時にスピードを重視し、これまでに数年かけて開発してきた要素技術(使用技術 参考)を適切に組み合わせることで、結果、本ソリューションは構想から2週間で実装が完了いたしました。

本ソリューションには複数の高度なディープラーニングが含まれており、人物検出や距離推定の精度、推論速度は業界でも随一の水準に仕上がっています。

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。

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。

主な機能

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
価格2万円~
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

映像解析AIソリューション機能のデモンストレーションをYouTubeで公開中

リッジアイYouTubeチャンネルで映像解析AIソリューション機能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。

群衆カウンティング

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。

▼リッジアイYouTubeチャンネル
https://www.youtube.com/channel/UCTBaJrfibBNosxCVEjPnYWw

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)

導入についてお気軽にお問合せください。

本ソリューションの利用を検討の方は以下よりご連絡ください。

その際にカメラ新設予定か既設(その場合、お持ちのカメラの種類)、台数、導入場所、導入希望時期、カスタマイズなどの要望を教えていただけましたら、検討が迅速に進みますので助かります。

また、ビジネスニーズに合わせた課題の解決のために、AI技術を選択肢に入れた最も適切な技術の組合せを提案・開発いたします。ぜひカスタマイズにもお気軽にお問い合わせください。

お問い合わせはこちら

Q & A

これまでにいただいたご質問と回答をご紹介します。

開発について
群衆カウントAIの技術は人以外の解析にも応用できますか?
応用可能です。例えば車や魚群のカウントなどが考えられます。特に個体ごとの境目が不明確なケースに向いた技術であり、また当社でアルゴリズムの構築および学習をしておりますので、様々なケースに適応することできます。
既に利用されている施設などはありますか?
群衆カウンティングについては、既に浜松市の街頭カメラのストリーミング処理に実用されております。
また、室内の密発見AIについては、小売チェーン店での導入が決定されております。
開発の背景について
スピーディーにAIを活用したサービスを提供できる秘訣はどこにあるとお考えですか?
3つのポイントがあると思っております。
1)既に当社が様々な要素技術を開発していたこと、2)各技術がどういう特性を持っているか考案者(今回ならば柳原と牛久)が把握していてアーキテクチャを迅速に設計できたこと。そしてなにより、3)当社のミッションである、最先端技術を用いてビジネス・社会の重要な問題解決を行う事が社員の意識に認識されており、ソリューション開発に有志を募った際に多くのエンジニアが賛同してくれて、社全体として想いを1つにして実現に向けて動けたことが、着想から2週間での開発を実現したのだと考えています。
コロナ禍で出来たソリューションのお話を聞いて、物凄いスピードで開発まで行き着いたとお話しいただきましたが、もっと詳しく開発のプロセスを聞いてみたいです。
上記のような背景のもと、賛同してくれた社員が即座にそれぞれの役割分担を行い、同時に複数のタスクについて動いた事が短期間での開発を可能にしたと思います。上記の回答に加えて、プロセスでも、タスク設計する人、アサイン・進捗管理をする人、タスクを実行する人が自律的かつ機動的に配置できた事が大きいと思います。
AIを作る上で一番心がけていることがあれば教えてください。
課題によって、既存技術が適している場合と、AIが適している場合、もしくは両方を組み合わせた方がいい場合など様々です。当社は既存技術と最先端技術(AI)を適切に融合し、課題に合った解決方法を見出しています。AIありきではなく、最適な技術を組み合わせたソリューションの開発を心がけています。

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