ＡＩ画像認識に基づく密状態検出技術開発その１(産学連携の基礎研究)
- お客様の課題
-
新型コロナウイルスの蔓延により、ウイルス感染防止と経済活動の両立が必要とされています。
人と人との接触という感染の原点となる事象を直接的に把握することにより自律的な感染拡大防止を 可能とし、社会インフラの中にこのような仕組みを持っておく必要性を感じています。
また、単眼カメラ（市販品）単体を利用した個体間の測距システムは、実用化されておらず
本開発の成果によって既設の監視カメラ等、過去の資産でもあるレガシーな単眼カメラにも応用が期待されます。
- プロジェクト概要
-
開発期間7か月
フェーズ1：要件定義
フェーズ2：方式設計、システム設計
フェーズ3：ソフトウェア設計
フェーズ4：ソフトウェア製造、室内機能試験
フェーズ5：フィールド機能試験
フェーズ6：サーバー連接総合試験、成果報告
- 成果
-
監視カメラ等の画像データを人工知能技術、ビッグデータ解析技術を用いて解析し、ウイルス感染拡大の目安となる人間同士の距離（「密」状態）を検出しました。
今回の開発目標に関しては十分な性能を確認できましたが、今後は、特に認識精度に関する課題が市販されている安価なコンピュータデバイスで実現できることが、汎用システムとして普及するための前提条件と捉えています。
人工知能（AI）、ビッグデータなど導入したシステムは、高額な設備投資とハイレベルな人材への投資が必要な分野と思われがちです。 また、既存のエッジコンピューティングで出来ることは限られています。しかし、制限付きAIと簡易ビッグデータシステムを構築することにより、既存の小規模監視カメラネットワークシステムの機能拡充が十分に可能であるという感触を得ました。