動画解析とは? AIを用いた新しい技術や活用例を解説

動画解析とは? AIを用いた新しい技術や活用例を解説

動画(ビデオ)解析の技術は、施設内の監視カメラをはじめ、モノづくりの現場や交通情報分析など、さまざまな場所で活用されています。

近年は、AI(Artificial Intelligence:人工知能)を取り入れた新たな動画解析の手法も登場しており、現場の監視業務や保全管理などに役立つと期待されています。

企業のDX(Digital Transformation:デジタル・トランスフォーメーション)やIoT活用を進めるにあたって、「動画解析について詳しく知りたい」「AIによる動画解析でどのようなことができるのだろう」などと考える担当者の方もいるのではないでしょうか。

本記事では、動画解析の仕組みや、AIを用いた新しい解析手法と活用例について解説します。


目次[非表示]

  1. 動画解析とは
  2. AIを用いた動画解析でできること
    1. AIを活用しない動画解析の課題
    2. AIの活用による処理時間の短縮
  3. AIによる動画解析の活用例
    1. 製造ラインの不良品検知
    2. 建設現場での危険検知
    3. 農作物の生育管理
  4. まとめ


動画解析とは

動画解析とは、映像から人や物体の状態を検知・認識してコンピュータによって識別する技術です。映像解析、ビデオ解析などと呼ばれることもあります。

動画解析の技術を活用することで、動画に映った情報を基に被写体を特定したり、動きや周辺状況などを検知・判別したりすることが可能です。

身近なところでは、スマートフォンやカメラ撮影時の顔認証、空港での不審者・不審物の検知などに動画解析の技術が取り入れられています。

人や物体などのさまざまな情報を検知・識別する技術には、以下が挙げられます。


▼動画解析の代表的な技術

  • 人物検知:性別、年齢、マスク着用の有無などを判別する
  • 顔認識:人の顔を認識して特定する
  • 行動検知:人、車、機器・機械などの動きを検知する
  • 人数・個数のカウント:人や物体を検出して数をカウントする


近年は、カメラ・スマートフォンの技術の進歩やIoTの普及に伴い、動画解析の活用シーンが拡大しています。



AIを用いた動画解析でできること

動画解析にAIを取り入れることで、担当者の手間を削減して、より高精度の解析が行えるようになります。


AIを活用しない動画解析の課題

AIを活用しない動画解析では、映像に映った対象物を検出して、識別されるプロセスまでをコンピュータが行っていました。しかし、「その物体・行動が何なのか」という最終的な判断を行うために、対象物の指定を行うという、人の手による前処理が必要でした。

そのため、処理時間や手間がかかるだけでなく、処理数が増えるほどミスが発生しやすくなるといった課題がありました。


AIの活用による処理時間の短縮

AIを活用した動画解析では、機械学習やディープラーニング()の技術によって、物体の検出・識別・処理までをすべて自動化することが可能です。

機械学習の場合、物体の処理に必要なアルゴリズムを人が事前に設定しておくことで、AIが物体の処理・解析までを行ってくれます。

ディープラーニングの技術を活用すれば、一定量の映像データを学習させるだけで、その後はAI自身が物体の特徴を抽出して、最終的な解析まで行います。

このように、AIを用いた動画解析では、機械学習と比べて処理時間を大幅に短縮できるほか、人手による作業を削減してより効率的に解析を行うことが可能です。

※ディープラーニングとは、コンピュータが人の手を介さずに、大量の情報から特徴を抽出する技術のこと。



AIによる動画解析の活用例

AIを動画解析に取り入れることによって、処理速度や精度が向上して、リアルタイムな分析ができるようになります。


製造ラインの不良品検知

AIの動画解析は、製造ラインの不良品の検知に活用できます。

製造ラインにカメラを設置して、製品の形状・外観をAIが検出することで、異形や破損などの不適合な製品を判別することが可能です。

製品の検品作業を人が行う必要がなくなるため、現場作業の省人化、検品ミスの防止につながります。


建設現場での危険検知

建設現場における重機との接触や転落などの事故を防止するために、AIによる動画解析を活用できます。

建設現場に設置したIPカメラから映像データをリアルタイムで収集したのち、AIによる動画解析で、作業員の安全装備の不備や、不安全行動を検知できます。

また、立入禁止・危険区域への侵入を検知して警告を行うことで、落下・転落事故を防止できるほか、作業員への指導にも役立てられます。

このように、リアルタイムな監視や、目視監視ができない作業場所の監視にAIによる動画解析を活用することで、建設現場の安全性の向上につながります。


農作物の生育管理

AIによる動画解析は、農作物の生育管理にも活用することが可能です。

畑やハウスに設置したカメラで農作物を撮影して、AI動画解析のシステムに送信することで、生育状況を遠隔地から確認できます。農作物の色や葉の状態を動画解析で分析することで、収穫時期、病気の有無などを自動で見極められるようになります。

データに基づいた生育予測・収量予測が可能になるため、品質・売り上げの安定化につながります。

さらに、IoTと組み合わせれば、生育状態に応じて農薬散布や給水作業を自動化することも可能です。


▼AIによる動画解析×IoTの活用例

  • 雑草や害虫が発生した部分にのみ、ピンポイントで農薬散布を行い、農薬の過剰散布を防止する
  • ディープラーニングの技術を活用して、葉の状態や気温・湿度に合わせた適切な量・タイミングで給水する



まとめ

この記事では、動画解析について以下の内容を解説しました。


  • 動画解析の仕組み
  • AIを用いた新たな動画解析について
  • AIによる動画解析の活用例


動画解析は、人や物体の存在、動きなどを検知して、コンピュータが識別を行う技術です。近年は、AIを活用した動画解析技術が普及したことで、動画解析の精度やスピードが飛躍的に向上しています。

特に、ディープラーニングの技術は、一定量のデータに基づいてAIが自動で学習を行います。人手による膨大なデータ収集や処理作業が不要になるため、作業を効率化できます。

コネクシオの『Scene Analytics』は、カメラに設置すると、約2週間でAIが自動的に学習を行うため、早期に運用を開始できることが特徴です。製造工場や建設現場、農家における遠隔監視・保全管理に役立てられます。

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