現在、世界中で数多くの監視カメラが稼働し、私たちの生活を見守っています。一昔前はプライバシーの侵害等の懸念が叫ばれていましたが、今では私たちの日常に溶け込んでいます。監視カメラは、ハードウェア性能の向上により今ではカメラ内で稼働する多くの画像認識ソフトウェアが製品化されています。
例えばコロナ渦で導入が急速に進んだ体温測定機能を持つサーマルカメラは顔認証機能をあわせて活用することにより1台のカメラで従業員の入退勤機能と体温チェックを提供できるようになりました。 物体検知機能は侵入禁止エリアへの立ち入り検知、夜間業務時間外の不法侵入などに利用されています。画像認識機能はDeep Learning(ディープラーニング)機能を利用し、近年その性能の進化が著しく進んでいます。
Deep Learningとは人間が手を加えなくてもコンピュータが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する技術、ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習のことです。DNNとは、ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識のために設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したものです。
たとえば10円硬貨と100円硬貨は大きさや色が違い、中には錆びている硬貨、古い硬貨もあります。これら様々なパターン(古いもの、新しいもの、きれいなもの、錆びているもの等)の画像を学習させることにより10円硬貨、100円硬貨の識別と数量のカウントを行うことができます。
倉庫や工場では、商品の数量・破損品・品質チェック、製品の分類、物体認識、OCR(文字認識)といった検品の自動化を実現できます。数年前までは専用のソフトを開発し、高性能のサーバーを利用しなければ実現できませんでしたが、最近ではカメラだけでも利用が可能になってきたため、倉庫現場でも充分に採算計算が合うシステムが導入できます。
ほかにも人数カウント機能では、従来だとカウントする対象に身長の制限があったり、限られた範囲内でしか高いカウントすることができまませんでしたがDeep Learningを活用することで、赤ちゃんや小さな子供も正確にカウントでき、広範囲の人数もカウントできるようになりました。イベント会場やテーマパークのブースでの来場者数のカウントなど、より正確な来場者数をカウントすることができます。 このように様々な画像認識機能をカメラに搭載することで、より精度の良い情報を得ることが可能になります。
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