映像解析の設計
検知、分類、追跡、エリア分析など、目的に合った解析の単位と結果の表し方を定義します。
カメラとセンサーの生データを、サービスが読み取れる情報に変えます。
当社は、店舗映像の解析や、設備・センサーデータにもとづく危険予測など、映像処理とデータ分析のプロジェクトを手がけてきました。この経験をもとに、解析の目的と現場の条件に合ったデータの流れを設計します。モデルの結果を見せるだけでなく、収集、加工、確認、サービス連携までをひとつの利用プロセスとして構成します。
適用できるかどうかと性能は、撮影環境、データ品質、解析の基準によって変わります。代表データを使った事前検証を行い、目標と評価基準について合意します。
解析の設計からサービス連携まで、一緒に構成します。
学習・検証データの構成
代表的な場面と例外を収集し、ラベル付けの基準、品質点検、データの分割方法を整理します。
モデル・パイプラインの実装
現場の条件と処理方式に合わせて、前処理、推論、後処理と結果保存の流れを構成します。
サービス画面・システム連携
解析結果を、担当者が確認できる画面や既存システム、データの保存構造につなぎます。
映像とセンサーのデータが判断につながらないとき
こんなときに
映像はたまるのに、業務に活かしにくいとき
場面ごとに必要な物体、状態、動きを定義し、サービスが使えるデータとして構造化します。
現場ごとに撮影条件とデータ品質が違うとき
照度、画角、遮蔽物、設置位置、サンプルのばらつきを確認し、収集と評価の条件を決めます。
解析結果を既存システムにつなぎたいとき
イベント、集計、確認用画像を、ほかのシステムやダッシュボード、運用アラートに必要な形式で渡します。
現場の条件を先に確認し、運用データで改善します。
現場と目的を定義します
カメラの環境、対象とする場面、必要な結果、担当者の使い方を、まずすり合わせます。
代表データで確認します
通常の状況と難しい条件の両方を含むサンプルで、実装できるかどうかと、その限界を確かめます。
サービスの流れにつなぎます
モデルの結果をイベント、統計、確認項目に変換し、既存の業務画面と連携します。
運用データを再び反映します
現場で発生した誤検知と検知漏れ、環境の変化を確認し、データと処理の基準を改善します。
プロジェクトでまとめる成果物
- 解析対象と現場条件の定義書
- データ収集・ラベル付け・検証の基準
- 代表データによるモデルのPoC
- 結果確認画面とシステム連携
- 運用モニタリングと改善項目
具体的な範囲と成果物は、初期の打ち合わせで確定します。
関連するプロジェクト実績
実店舗の来店客・人流の映像解析
店舗の外の人流と店内の来店客の流れをデータで把握するプロジェクト
- KPSの役割
- AI映像処理による通行人の追跡とリアルタイム集計、来店客の自動認識と性別・年代推定、エリアごとの来店データ化
- AI映像処理
- 物体追跡
- 性別・年代推定
産業設備の火災予防・危険予測AI
産業設備の火災や危険な状況を事前に把握し、対応できるよう支援するプロジェクト
- KPSの役割
- 火災予防・危険予測のAI設備管理システムと設備制御（PLC）システムの開発
- AI危険予測
- 設備制御（PLC）
- 設備管理IoT
ご相談前によくある質問
よくある質問をすべて見る自社の業務がAI導入に向いているかは、どう判断しますか？
繰り返しの頻度、入力データの形式、期待する結果を確認できる基準、例外的な状況と人が判断するポイントを見ていきます。
回答をすべて見る：自社の業務がAI導入に向いているかは、どう判断しますか？AIの検証には、実際の業務データを使う必要がありますか？
業務への適合性を確かめるには代表性のあるサンプルが必要ですが、最初からすべてのデータをご提供いただく必要はありません。
回答をすべて見る：AIの検証には、実際の業務データを使う必要がありますか？PoC（概念実証）では、何を確認しますか？
限られた業務とデータで、モデルが必要な結果を出せるか、担当者が結果を確認・修正しやすいか、システム連携にどのような制約があるかを確認します。
回答をすべて見る：PoC（概念実証）では、何を確認しますか？
解析したい現場と、お持ちの映像・データをお知らせください。
現在の運用環境と改善したい業務を伺い、始める範囲を一緒に整理します。