「監視カメラ映像から危険物を検出」現場にコミットする機械学習ノート【vol.8】

   

こんにちは。エンジニアライターの小原です。

連載「現場にコミットする機械学習ノート」では、論文を詳しく読み解きながら、現場で使えるAI実装のヒントを記録していきたいと思います。

前回の記事では、「エッジコンピューティングで異常を早期警告」を扱いました。

今回は、ポーランドのAGH科学技術大学のM. Gregaらが2016年1月に発表した「監視カメラ映像から危険物を検出」に関する論文を扱っていきます。

監視カメラのAI活用事例といえば、メタモ株式会社による家庭用AIカメラ「メタモAIスマートカメラ」や、株式会社MJIと株式会社日本防犯システムの共同開発、危険物を検知するAI危険検知システム「&:」(アンド)が話題にのぼっています。

包括的なサポートとしては株式会社Laboro AIが「安全管理ソリューション」を展開中のようですが、大手電機メーカーであるパナソニック株式会社も物体検知アラートを開発中です。このように、プレイヤーの参入数は多くなっています。

そのようにいま製品化にたどり着きつつあるテクノロジーについて、実装手法をみていきましょう。

もくじ
1章 既存の監視システムの課題
2章 監視カメラ映像からナイフと銃を検出するシステムの構築
2.1 研究目的
2.2 研究手法
2.2.1 ナイフ検出のためのデータセット
2.2.2 銃検出のためのデータセット
2.2.3 ナイフ検出システム
2.2.4 銃検出システム
2.3 研究結果
2.3.1 ナイフ検出アルゴリズムの結果
2.3.2 銃検出アルゴリズムの結果

■前回の記事:【vol.7】エッジコンピューティングで異常を早期警告

1章
既存の監視システムの課題

監視カメラはますます普及しており、多くのオフィスや住宅地、そしてほとんどの公共スペースに導入されています。監視カメラオペレータは、監視カメラのデータから危険なものを発見し、制御しています。しかし、一人のオペレータが監視できるカメラ映像の数は人的要因によって制限されるため、監視カメラオペレータの負担は膨大なものとなっています。

そこでポーランドのM. Gregaらは、監視カメラ映像に自動画像理解アルゴリズムを適用することを試みました。

2章
監視カメラ映像からナイフと銃を検出するシステムの構築

まずはM. Gregaらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめます。

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