Smart Ready IoT
 SpaceTime 
scene analytics 


2週間置いておくだけで自動学習
動画解析ソフトウェアによる異常検知ソリューション

3つの強み


①リアルタイムで自動検知

現場に設置されたPCに画像解析プログラムが入っており、 カメラから入力される画像の
フレーム毎に動きが分析される
方向、速度、密度、滞留時間で異常があった場合に即時クラウド側に自動通知するため
リアルタイムでの自動検知が可能

②早期運用開始が可能 

約2週間置いておくだけで、カメラの動画データから、「何が通常状態か?」を自動的に学習
(AI・機械学習の「教師無しモデル」)
そのため早期の運用開始が可能

③通信コストを抑える

クラウドに送信されるのは異常時の画像だけなので、
ネットワークやセンターサーバーの負荷が軽く、通信コストも抑えられる

機能


自動学習

動きを分析

異常検知し
アラートを送信

カメラの動画データから何が通常状態かを 自動的に学習(2週間置いておくだけ)
カメラを通じ、フレーム毎に動きを分析
方向、速度、密度、滞留時間で異常が
あった場合アラートを送信する仕組み
3分で簡単登録* Space Time Scene Analyticsの詳細資料をダウンロードできます

基本構成図


ユースケース紹介


■踏切の監視

学習フェーズ

①踏切遮断時の正常状態(人も車もモノも線路内に無い状態)を学習。
②必要な人、車、自転車、バイク、その他本来踏切遮断時の正常状態にはあってはいけないモノを対象オブジェクトとして学習。

検知フェーズ

①遮断開始のタイミングを使い、検知を開始し正常でない状態(=異常)が一定続く場合、異常とみなし検知。
②異常内容を映像と共に監視センター、あるいは運転手に直接送信、アクションを促す。
3分で簡単登録*Space Time Scene Analyticsの詳細資料をダウンロードできます