【ロボットAI最前線】監視カメラがAI化!自ら「判断」できる時代。【人工知能最新論文】

セキュリティ需要の継続的増加を見て。

時価総額2兆円超えの企業が日本にいくつあるか知っているだろうか?

株式市場に上場している企業のうち、時価総額が2兆円を超えている企業は60社。
全国にある421.0万社のわずか0.001%の割合だ。

さて、この10年で株価が2倍以上に膨らみ、そんな0.001%の枠に入った企業がある。
センサー付きシステム警備をサービスとしている、SECOMだ。
SECOMは50年前に国内初の警備会社としてスタートし、絶えず成長し続けている。

国、都市の熟成度が上がってくると人々が求めるものはさらなる安全なのだろうか。
監視・警備の分野はいまや最もテクノロジーが進んだ領域と言っても過言ではない。

そしていま、AI技術の台頭によって警備テクノロジーはさらなる飛躍を見せている。

監視カメラの映像を人間が目視で確認する時代は終わった。
そう告げる一本の論文がリリースされた。

以下がその要旨である。

監視カメラがAI化!自ら「判断」できる時代。

(Featured AI) Monitoring camera become AI! It can judge from its vision itself. (Publication)

M. Shin, W. Paik, B. Kim and S. Hwang, “An IoT Platform with Monitoring Robot Applying CNN-Based Context-Aware Learning”, Sensors19(11), 2525 (2019). [DOI: 10.3390/s19112525]

3つの要点

✔️人工知能を備えたIoTベースのロボットは様々な「監視」分野(工場、農場、倉庫、公共の場所など)で既存の装置の能力を超える。

✔️人工知能IoT監視システムは、環境の異常を感知してユーザーに通知する。

✔️CNNモデルによる画像の学習精度は0.98以上であった。

概説

モノのインターネット(IoT)テクノロジーは、さまざまなドメインに適用できるため、近年、多くの関心を集めている。
特に、人工知能を備えたIoTベースのロボットは、さまざまな監視分野で利用できる。

今回研究者らは、既存の固定式テレビ(CCTV)の限界を克服するために、機械学習を使用したインテリジェント監視ロボットを備えたIoTプラットフォームを提案している。
監視ロボットを備えたIoTプラットフォームは、アクティブCCTVの役割としてスマートモニタリングを提供する。

独自のIoTサーバーで構築されたインテリジェント監視ロボットは、ライントレースを実行し、センサーを介してコンテキスト情報を取得して、環境の異常な状態を検出できる。
加えて、カメラで撮影した写真は、保存されている通常の状態の画像と比較できる。
異常な状態が検出された場合、マネージャーはスマートフォンを介してアラームを受信する。
ユーザーの利便性のために、クライアントにはロボットをリモートで制御するアプリが提供される。

画像コンテキスト処理の場合、画像またはパターンの正確な検出および認識のために導入された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの機械学習(ML)を適用すると便利だ。
IoTプラットフォームのコンテキストに応じたサービスをサポートし、ロボットから取得した画像のデータセットを使用して、設計されたCNNモデルの精度を学習するための実験を実行するために、CNNモデルを設計した。

実験結果は、学習の精度が0.98以上であることを示した。
これは、画像コンテキスト認識の強化された学習を達成したことを意味する。

この論文の貢献は、アクティブなCCTVロボットでIoTプラットフォームを実装するだけでなく、提案されたIoTプラットフォームの画像およびコンテキスト認識学習およびインテリジェンス強化のためのCNNモデルを構築することでもある。
提案されたIoTプラットフォームは、機械学習を使用したインテリジェントな監視ロボットを使用して、工場、スマートファーム、物流倉庫、公共の場所などのさまざまな産業分野で異常な状態を検出するために使用できる。

著者

Moonsun Shin (Department of Software, Konkuk University, Chungju 27478, Korea)

Woojin Paik (Department of Software, Konkuk University, Chungju 27478, Korea)

Byungcheol Kim (Department of Information and Communication, Baekseok University, Cheonan 31065, Korea)

Seonmin Hwang (Department of Software, Konkuk University, Chungju 27478, Korea)

出版情報

Received: 30 March 2019 / Accepted: 30 May 2019 / Published: 2 June 2019

This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited (CC BY 4.0).

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