SpaceTime scene analyticsでビデオ監視データをリアルタイム活用!

動画解析AI
リアルタイムな異常検知を叶えます

3分でわかるご紹介資料はこちら

自治体や社会インフラ業の管理ご担当者のみなさん、
こんな課題はありませんか?

  • 監視カメラを設置録画しているが、記録としての利用に留まっている
  • 交通インフラでの異常や不審な行動などをリアルタイムで検知したい
  • 録画動画を全てサーバーに送りAI判定するには通信費用がかさむ

そのお悩み、コネクシオが取り扱うIoTソリューション
 「SpaceTime scene analytics」が解決します

2週間置いておくだけ
動画解析AIによるリアルタイム異常検知を実現
私たちコネクシオ株式会社は、これまで30万箇所を超えるIoTの導入・活用実績を有しています。
貴社の生産ラインに、この動画解析ソフトウェアを既設のカメラに導入するだけで、
リアルタイムに異常を検知し交通事故防止など様々なシーンで活用することができます。

リアルタイムに異常を検知
事故防止や危険回避を支援

今日カメラは監視用に多く設置されていますが、大半の映像は保管されているだけ、あるいは確認用に使用するだけで、リアルタイムに十分活用できているとはいえません。本ソリューションには現場に設置された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ます。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になります。

通常状態を自動的に学習する「教師なし」AI・機械学習モデル

AIや機械学習の領域において、オブジェクト(ヒトやモノ)認識は複雑であり、精度を上げるためには時間をかけて人間が大量のデータを用意し、機械に対して学習をさせなければいけません。一方で本ソリューションの動画解析AIソフトウェアは約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?」を自動的に学習する「教師なし学習」モデルであり、早期運用開始が可能となります。

異常発生時のデータだけをクラウドに送信、ネットワークやストレージの負荷を軽減

リアルタイムでの異常検知を実現するためには高精度映像であればあるほど広い通信帯域が、またそれ相応の大きなストレージ容量が必要となり通信費用が増大してしまいます。一方で本ソリューションではクラウドに送信されるのは異常時の画像だけ、そのためネットワークやセンターサーバーの負荷が軽く、通信コストを抑えることができます。
「SpaceTime scene analytics」について、動画でも分かりやすくご紹介しています。

動画解析AIによる異常検知ソリューションは
コネクシオにお任せください

「SpaceTime scene analytics」の詳しい資料をご用意しております

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。

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「SpaceTime scene analytics」のご紹介資料

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【こんな方におすすめの資料です】

  • 監視カメラを設置録画しているが、記録としての利用に留まっている
  • 交通インフラでの異常や不審な行動などをリアルタイムで検知したい
  • 録画動画を全てサーバーに送りAI判定するには通信費用がかさむ