Computer Visionで見る新たな世界_IoTビジネス共創ラボ第10回勉強会

Computer Visionで見る
新たな世界
2018年11月22日
日本ユニシス株式会社
新事業創出部下拂直樹

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自己紹介
日本ユニシス株式会社
新事業創出部 IoTビジネス開発室下拂直樹
◼ 経歴
➢ クラウド型CRMサービスの主管SE
➢ 官公庁・自治体の営業
➢ IoT・画像解析分野の商品企画を担当
◆ カメラ映像から人物の動線や年齢性別を把握するサービス「JINRYU」をリリース
◆ 公共・流通・製造分野の案件における画像解析技術の適用検討等の提案フェーズで参画
◼ 著書
➢ リックテレコム社より共著で「IoTシステム開発スタートアップ」出版

主題と内容
◼ 進む画像解析技術の活用
◼ ブレークスルーの阻害要因
◼ Computer Visionのトレンド予想
人の視覚を利用するあらゆる業務はComputer Visionに代替さ
れる可能性が高いので、その変化に備えましょう。

画像データとは
出典：Club Unisys 経済産業省・NEDO電子レシート実証事業紹介記事
https://cu.unisys.co.jp/hairpin/meti-digital-receipt/
Red Green Blue
195 139 103
242 233 227

ヒトの目を代替する画像解析技術
• 何の画像であるかが分かる
• 対象物の位置や数が分かる
• 領域が分かる
• 異常（正常でないこと）が分かる
何かしらの認識を含む画像解析技術（画像解析AI）

何の画像かが分かる（認識する）
・人である
・男性である（属性推定）
・困っている（感情推定）
・下拂である（個人認証）
何の画像であるかが分かる技術

「認識する」の事例：人流解析サービス
カメラ
インターネット
映像データを人数・座標・属性データへ変換人数のカウント、滞留の検知、属性分析等を行う
小型コンピュータ
（映像解析ソフトウェア）
ID:001
座標：35,24
性別：男性
年齢：35歳
ID:002
座標：40,48
性別：女性
年齢：29歳
ID:003
座標：20,11
性別：男性
年齢：58歳
映像データ解析データ
デバイス管理人流解析
滞留検知属性分析

「認識する」の事例：橋梁健全性判定
劣化要因・健全度診
断
写真撮影・登録
橋梁点検・診断業務にかかる
膨大な労力とコストの削減
AIの画像認識技術による劣化要因
・健全性自動判定サービスの提供
日本ユニシス、日本海コンサルタント AIを活用した橋梁の劣化要因・健全性判定システムを共同開発
https://www.unisys.co.jp/news/nr_181017_aihantei.pdf

見つける
飲料コーナー
カメラ
ヒト
特定の対象物を見つける技術

「見つける」の事例：倉敷市人流車番カメラ
観光地における来訪者数や来訪者
属性傾向が分からず、有効な観光
施策が立案できない
人流解析サービスによる来訪者数や来
訪者属性の把握と傾向分析

「見つける」の事例：倉敷美観地区人流NOW
高梁川流域データポータル：http://jinryu.dataeye.jp/

「見つける」の事例：車番カメラ
高梁川流域データポータル：http://jinryu.dataeye.jp/

「見つける」の事例：期限切れPOPの検出
日本ユニシスニュースリリース：https://www.unisys.co.jp/news/nr_181119_airobot.pdf

セグメンテーション
対象物によって領域を分ける技術

セグメンテーションの事例：河川水位把握
水面
河岸
セグメンテーション処理

異常検知
正常な状態ではない状態を認識する技術

異常検知の事例：駅構内警備ロボット
日本ユニシス：ニュースリリース
https://www.unisys.co.jp/news/nr_181016_keibirobo.pdf
不審者検出
不審物検出
自立移動型のAI監視ロボットが駅構内を巡回し、不審者・不審物を検出
11/26～11/30西武新宿駅にて実証実験

ブレークスルーの阻害要因
◼ 学習コストが高い（データ収集コスト含む）
◼ 精度の見通しが不透明（やってみなければ分からない）
◼ 画像解析・ディープラーニングに精通するエンジニアが少ない

日本ユニシスの画像解析AIプラットフォーム（開発中）
見つける・数える
状態を認識する
異常状態を
検知する
アプリケーション
テンプレート群
ライブラリー群
サンプルシナリオ／
テンプレート適用
ガイド
異常動作を
検知する
画像処理３Dデータ
処理
機械学習・深層学習
橋梁健全度判定によ
る点検効率化
人物属性把握による
高度なマーケティングアプリケーションテン
プレート適用ガイド
ライン
分散型IoTビジネスプラットフォーム
デバイス管理エッジ処理IoTセキュリティ
CUDA
OpenCV 他社ライブラリ chainer
開発範囲オープンソース
他
社
API
サ
ー
ビ
ス
他社ソリューション
IoTプラットフォーム
数学ライブラリ・最適化ライブラリEigen
・・・
・・・
・・・
不良品検出による製
品検査の効率化
鉄道監視映像による
事故時点の特定
通行車両の逆走・ル
ート外れ検知
高速シミュレーションによる
車両設計効率化
インシデントを発見する
シミュレーションを
高速化する
スペクトルデ
ータ
処理
音声
データ
処理
拡張予定
BRaVS共通PaaS機能

今後のトレンド予想
◼ ３Dセンサー
◼ ハイパースペクトルカメラ

３Dセンサー
・対象物の長さ・高さ・面積を知りたい
・ヒトやモノの動きを高精度でトラッキングしたい
・対象物の形状を知りたい
３Dセンサーが適している領域
３Dセンサー：画像データに加えて対象物との距離が分かるセンサー

ハイパースペクトルカメラ
従来のカメラ（人の目）
ハイパースペクトルカメラ
RGBの3バンドで認識
100以上のバンドで認識
塗装のムラの把握
食品工場での異物の検出
製品の品質検査
◼ 活用例
ヒトの目では分からないレベルでの把握が可能

まとめ
１．認識・検出・異常検知などの画像解析技術の実用化が進んでいる
２．学習コストの低減や学習不要な仕組みの進化で、さらに画像解析の普及は進む
３．３Dセンサーやハイパースペクトルカメラにより人の能力を超えた認識が可能

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