ページの本文へ

Hitachi

株式会社 日立ソリューションズ・テクノロジー

画像認識エッジソリューション

独自のディープニューラルネットワーク技術により、周辺環境の安全性把握から、密集密接予防と現場の省人化を実現する「画像認識エッジソリューション」。商業施設、オフィス、作業現場、駐車場などにおける混雑度や流入出をリアルタイムに検知・測定し、業務効率化と安全対策を両立する環境構築を支援します。

画像認識エッジソリューション

画像認識エッジソリューション

製品概要

  • 単眼カメラ画像でリアルタイムに物体の検出/識別、物体までの距離算出を実現
  • 工事現場、工場、道路、駐車場、などの安全監視システムや生産ラインの不良検出、生産データの収集などに活用可能

カメラ映像をリアルタイムに物体検出と測距し、業務システムに連携、分析管理が可能

特長

  • 当社独自のディープニューラルネットワーク(DNN)技術により高速に物体検出が可能
  • コントローラ1台にカメラを複数台(最大4台)接続して最大360度の周辺監視が可能
  • 移動体への搭載可能
  • 標準機能で自動車、人物、白線を検出可能
  • 追加学習サービスにより他の検出希望物体も検出可能

製品特長

当社DNNとOpenコード比較

Openコードと比較して低リソース、高速に物体検出を実現

Openコードとの性能・精度比較(Jetson Tx2使用時)

当社DNN YOLO v2(*1) SSD(*2)
入力画像サイズ 480×352 416×416 512×512
メモリ所要量 561Mbyte 933Mbyte 953Mbyte
検出対象(weight) 車両・人物・レーン PASCAL VOC PASCAL VOC
推論時間(32bit) 68msec 14fps 134msec 7.4fps 450msec 2.2fps
認識率<20m 車両 89% 87% 89%
人物 92% 88% 93%
*1
YOLO :
*2
SSD :

当社DNNは詳細に検出

標準で検知できる物体は、人物、車、白線の3種類

当社DNN(検出対象は車両、人物、レーン)

SSD(検出対象は車両、人物)

システム構成例

組込み版

エッジコンピュータと単眼カメラによる低コストなシステム構築が可能

市販のUSBカメラ+USB+物体検知・測距ソフトウェアライブラリを実装したNVIDIA社製Jetson nano+HDMI+モニタ

パソコン版

カメラ入力によるリアルタイム処理、および別ロケーションで録画した動画入力によるバッチ処理に対応可能

市販のUSBカメラまたは動画記録メディアSD、SSDなど+GPU搭載パソコン(Linux(Ubuntu)またはWindows10)+NVIDIA製GPUモジュール+モニタ

ソリューション

接近監視ソリューション

作業員/作業車を検出し、近接時に危険を検知して周囲に警告→作業現場の安全支援

安全行動監視ソリューション

一時停止/侵入/装備等のルール遵守を判定し、違反時に警告→作業の安全ルール遵守の監視

交通量監視ソリューション

人/車の流入/流出の方向や数量を測定/記録→交通量の観測/統計分析

駐車場監視ソリューション

駐車場の車両台数/混雑エリアの測定/判別→駐車場の混雑監視

密集密接監視ソリューション

オフィスや作業現場などで過密エリア検出、混雑状況監視

ツール

AI学習データ品質向上支援ツール(XAI)

AI学習データ品質向上支援ツールは、学習データを解析する「データクレンジングツール」と誤認識データを解析する「誤認識分析支援ツール」から構成されています。これらのツールにより、物体の誤認識や未検出の原因を見える化し、認識率の向上とカメラAIシステムの学習期間の短縮を実現します。

データクレンジングツール

学習データを解析し、認識率に悪影響のある不適切なデータを自動で抽出します。悪影響のある不適切なデータを取り除くことで、認識率を向上します。また、増大する学習データのスリム化が可能となり、学習時間を短縮します。

誤認識分析支援ツール

誤認識データを解析し、認識率に寄与する部分と寄与しない部分をピクセル単位で見える化して原因を明確にします。誤認識の原因を明確にすることで、学習に効果的な画像データの選定基準を明確にします。選定基準に合った画像を学習データに追加することで、認識率を向上します。

AI Black Box→解析 White Box、解析において、データクレンジングツールはどの画像が不要か有害画像を中心に除去します。誤認識分析支援ツールは、特徴が取れていない部分を検出します。これをを交互に実施します。

ソリューションパッケージ

ソリューションパッケージは、利用ニーズの高い、物体検出/測距/検出結果解析/結果出力の機能をあらかじめパッケージ化しています。お客さまは目的に合わせて機能を選択することで速やかにシステムを構築することができ、PoCの早期実施を実現します。

ソリューションパッケージ 機能詳細

No. 分類 機能 詳細
1 物体検出 物体検出 物体検出
2 トラッキング 検出情報が途切れた際に物体を追跡
3 測距 測距 カメラから検出物体までの距離を算出
4 物体間距離 2つの検出物体間の距離を算出
5 検出結果解析 検出数カウント 検出した数をクラス別に集計
6 速度算出 前フレームとの比較から移動速度を算出
7 結果出力 画面出力 検出枠と測距距離を描画した画像のモニタ出力
8 録画 検出枠と測距距離を描画した画像データの保存
9 ログ出力(検出結果) 時刻情報、検出枠座標、クラス、測距距離および警告情報などのファイル保存
10 警告(画面出力) 警告条件を満たす検出枠が存在する際に検出枠の色変更
11 警告(ブザー、パトランプ) 警告条件を満たす検出枠が存在する際に外部接続したパトランプ、ブザーを動作

ソリューション例

お客さまは目的に合わせて各機能を選択することで、下記に示すようなカメラAIシステムを構築することができます。

例えば、密集密接監視ソリューションは下記機能の組み合わせで実現することが可能です。

製品ラインナップ

画像認識エッジソリューションは、建機メーカ、ゼネコン、農機メーカ、工場、交通、土木/建築調査、運輸、卸売/小売等のシーンでカメラAIシステムの導入/開発を検討しているICT部門の開発者/管理者向けに最適なソリューションです。

1.画像認識ソリューション、1-1.ソフトウェアライブラリ、1-1-1.物体検出や測距、1-1-1-a.組込版、1-1-1-a-a.Jetson nano、1-1-1-a-b.Jetson TX2/TX2i、1-1-1-a-c.Jetson AGX Xavier、1-1-1-b.パソコン版、1-1-1-b-a.Linux(Ubuntu)、1-1-1-b-b.Windows10 64bit、1-2.ツール、1-2-a.ソリューションパッケージ、1-2-b.AI学習データ品質向上支援ツール

ラインナップ デバイス/OS ご活用例
ソフトウェアライブラリ 物体検出/測距 組込み版 Jetson nano
Jetson TX2/TX2i
Jetson AGX Xavier
  • Jetson nanoとソリューションパッケージとの組み合わせで簡易PoC実施
  • 建設現場、工場内での移動体搭載カメラによる周辺監視や事故予防
パソコン版 Linux(Ubuntu)
Windows10 64bit
  • 工場、駐車場、交差点での定点カメラによる安全監視や不良品検出など
開発支援ツール ソリューションパッケージ
  • 上記ご活用シーンにおける早期PoC実施
AI学習データ品質向上支援ツール Linux(Ubuntu)
  • 上記ご活用シーンにおける学習省力化/効率化

ダウンロード

Adobe Readerのダウンロード
PDF形式のファイルをご覧になるには、Adobe Systems Incorporated (アドビシステムズ社)のAdobe® Reader®が必要です。

商標注記

  • NVIDIA、Jetsonは、米国およびその他の国におけるNVIDIA Corporationの商標または登録商標です。
  • Linux は、Linus Torvalds 氏の米国およびその他の国における登録商標または商標です。
  • Windowsは、米国Microsoft Corporationの米国およびその他の国における登録商標です。

お問い合わせ

本件に関する詳細について、フォームからお問い合わせいただけます。

お問い合わせフォーム