AIカメラとは、人工知能（AI）技術を活用して画像を解析し、物体や人物を自動的に認識・分類する機能を持つカメラです。
従来のカメラが単純に映像を録画するのに対し、AIカメラは映像内のデータをリアルタイムで分析し、特定の行動や異常を検知できるため、即座に通知し迅速に対処することができるようになります。
今回は、AIカメラの画像認識技術の概要や、AIカメラでできること、AIカメラの画像認識のメリットやデメリットなどについて解説しますので、ぜひ最後までご覧になり参考にしてください。
目次
AIカメラの画像認識技術とは？
AIカメラによる画像認識とは、画像から人や物体を認識する技術のことで、従来のカメラの場合は映像から物体や人間を識別することはできません。
しかし、AIカメラの場合、映像は単なる画素の集合体として扱われるだけで、その対象物が何なのかを識別することはできないのです。
AIカメラの場合は、大量の映像データから、その対象物の特徴を学習させることで、映像に映り込んでいる画素の集合体が物体なのか、人間なのかを判別します。
さらに、AIカメラのすごいところは、ただ物体や人間を識別するだけではなく、その対象物が車なのかバイクなのか、あるいは人間であれば誰なのかを特定できます。
AIの基盤技術であるディープラーニングの進歩により、AIカメラは人間と同等か、あるいはそれ以上の識別性能を発揮できるので、さまざまな業界でAIカメラの導入が進んでいます。
AIカメラの画像認識でできること
AIカメラにおいて画像認識でできることについて解説します。
人物認識と顔認識
AIカメラでは「人物認識」と「顔認識」ができます。
「人物認証」と「顔認証」は、同じことのように感じるかもしれませんが、大きな違いがあります。
・「人物認識」：その人物の姿勢や骨格、顔の特徴から、AIカメラに映った人物を特定する技術です。
・「顔認識」：鼻や口、顔の大きさなどから、ディープラーニングにより蓄積したデータと照らし合わせることで、人物を特定する技術です。
人物認識と顔認識により、個人を特定することができるので、スポーツジムなどに設置されている監視カメラや、オフィスなどの入室管理などに応用されています。
車両・物体検知
AIカメラにおける物体検知とは、カメラに映った画像や動画から、その物体が何であるかを判別する機能です。
車両検知と物体検知についてそれぞれ解説していきます。
車両検知機能
AIカメラは、映像内で特定の車両をリアルタイムで検知・追跡する機能を持っています。
そのため、駐車場や道路での違法駐車や不正侵入車両などの監視や防犯対策が容易になります。
また、車両検知は、ナンバープレート認識技術と組み合わせることができ、駐車場利用時に車両画像とナンバーを記録し、駐車料金を計算するシステムにも利用されています。
物体検知機能
AIカメラは車両に限らず、様々な物体を認識することができます。
例えば、製造ラインでの品質検査において、本来の形状と異なる不良品をAIが検出することで、生産効率を改善に役立ちます。
また、商業施設などにおいて製品の売れ筋、顧客分析、滞留時間を計算したり、マーケティングにおいても活用されています。
動作・ジェスチャー認識
AIカメラにおいては、人間や車両、動物などの動作をリアルタイムで検知・解析し識別することができます。
これはカメラやセンサーによって取得された映像データを、AIが解析して人間の行動を理解するシステムであり、人間の身振り、手振りを認識するジェスチャー認識も可能です。
ジェスチャー認識が進化すると手話や特定のジェスチャーを認識して、コミュニケーション支援に役立てる技術の開発が実現できるようになります。
セキュリティ分野での応用
AIカメラは、市街の監視や店舗内の防犯などに利用できます。
例えば、書店で万引きをしようとしている人を自動検知し、監視者に通知することで、未然に犯罪を防いだり、犯罪が起こったとしても、犯人の早期逮捕につなげられます。
不審者検知と行動解析
AIカメラは、映像データをリアルタイムで解析し、不審な行動や通常とは異なる動きを即座に認識することができます。
例えば、徘徊、不審な動き、急に立ち去るなどの行動パターンをAIが学習し、異常行動として自動的に検知します。
顔認識によるアクセス制御と監視
AIの顔認識技術を使えば、人物の特定や追跡が可能になります。
たとえば、監視カメラに映った顔をリアルタイムで照合し、指定されたリストと比較することで、不審者や犯罪者の追跡が可能です。
また、オフィスや施設のアクセス管理にも利用され、登録された人物のみが特定のエリアに入室できるシステムを構築できます。
群衆管理と異常検知
AIカメラは、人の集まりや動きをリアルタイムで解析し、異常に密集した群衆や危険な状態を検知します。
これにより、混雑の管理や事故の防止が可能になります。例えば、駅やイベント会場で群衆が異常に密集しているエリアを検知し、緊急対応を行うことができます。
医療・産業分野での利用事例
AIカメラの医療分野への導入事例としては、顔認識技術やIoT技術と連携することで、患者が徘徊していないどうか監視することができたり、AIカメラの人物認識機能を用いて、病院の待合室の混雑状況を把握することが可能となり、業務の効率化や患者の安全を確保することに役立てられます。
また、産業分野への利用事例としては、工場の危険エリアにスタッフが誤って侵入しないように、AIカメラと警報機能が連携することで、危険エリアに侵入しそうなスタッフに警報で知らせるなどの事例があります。
AIカメラの画像認識の仕組み
AIカメラの画像認識の仕組みについて解説します。
画像解析とディープラーニングの関係
通常の画像解析は、開発者側が与えたルールによって画像解析が実施されるものだったので、与えられたルールに則さないパターンが入力された場合に対応しきれないという課題がありました。
しかし、AI画像解析の肝となるディープラーニングによって実行された画像解析は、人が気付かないような特徴までもカバーできるので、開発者がルールを与えた場合の画像解析よりも、柔軟に画像解析を実行することができます。
AIアルゴリズムの役割
アルゴリズムとは、コンピューターの内部で演算する時の、手順や計算の仕方などを意味するIT専門用語です。
AI画像解析においては、膨大な量の画像を読み込ませる作業を行い、画像のパターンや特徴を把握させる作業を実施しますが、その過程を示したものがアルゴリズムです。
そのため、AI画像解析において、アルゴリズムは大変重要な要素と言えます。
データ処理と学習プロセス
AIカメラの画像解析のデータ処理は、「映像の取得」、「信号処理」、「領域抽出」、「認識処理」という流れで行われます。
また、AIカメラの学習プロセスは、「データを集める」、「正解となるラベルを付ける」、「学習させる」、「学習の成果を評価し改善する」という4ステップにまとめられます。
AIカメラの画像認識のメリット
ここでは、AIカメラの画像認識のメリットについて解説します。
リアルタイムでの監視と対応
AIカメラを利用すれば、24時間365日監視が可能になり、異常を検出すると自動で監視者の電子端末やスマホに通知されます。
万が一、危険な状況や不正行為が検出された場合でも即座にリアルタイム映像を確認し、迅速かつ適切な対応を行うことで、人命救助や犯罪防止に大幅な貢献をすることが期待できます。
効率的なデータ処理と自動化
例えば、工場にAIカメラを設置すると、危険区域の安全性を随時担保できるだけでなく、工場のベルトコンベアに流れる商品の不良品判別も自動で行うことができます。
不良品と判別したデータを、不良品振り分け装置に送ることで、オートマティックに不良品と良品を振り分けることが可能となります。
つまり、AIカメラを導入すれば、データ処理の効率化と、作業の自動化を推し進めることができます。
精度向上による誤認識の減少
AIカメラはディープラーニングにより、多量の画像データを読み込ませることで、物体や人物の認識の精度を向上させることができるため、人間の顔や車両、動物など特定の物体を高精度に認識し、分類できます。
それにより、誤った物体や人物の判別を減少させることができます。
そして、ディープラーニング技術により、映像内の特定のパターンや特徴を捉え、より高精度に学習し、従来のアルゴリズムよりも正確な検出機能として活用することができるようになります。
画像認識システムが特定の人種や性別、物体、環境条件について多くのデータを学習し、他の要素に関するデータが不足している場合、そのモデルは学習された偏ったデータを反映してしまいます。
大規模システムへの統合の柔軟性
AIカメラには大きく分けて、エッジAIカメラとクラウドAIカメラに分けられます。
エッジAIカメラは映像解析機能とカメラ本体が一体化しているもので、クラウドAIカメラは撮影した映像データをクラウド上に移行してから画像解析を行うものです。
クラウドAIカメラのメリットとして、大規模システムを構築しやすく、必要に応じて容易に拡張やカスタマイズが可能なため、システムを統合する時の柔軟性が高いことがあげられます。。
そのため、企業の成長や変化するニーズなどにも柔軟に対応することができます。
AIカメラの画像認識のデメリット
AIカメラの画像認識のデメリットは次の通りです。
プライバシー保護に対する懸念
AIカメラは、その精度の高い画像認識性能から個人のプライバシーを侵害する危険をはらんでいます。
例えば、市街にAIカメラを設置した場合、複数のAIカメラの映像データをつなぎ合わせることで、特定の人物の足取りを追跡することができます。
この追跡情報が、悪意のある第三者に流れてしまった場合、その人物の安全が脅かされることもあります。
学習データの偏りと精度の課題
学習に使うデータの質が悪かったり、量が十分でない場合、学習データの偏りが発生しやすくなり、画像認識精度が下がる懸念があります。
たとえば、画像認識システムが特定の人種や性別、物体、環境条件について多くのデータを学習し、他の要素に関するデータが不足している場合、そのモデルは学習された偏ったデータを反映してしまいます。
ICチップの処理能力の課題
AIカメラは、膨大な量の情報を処理する必要があります。
そのため、画像解析に使うICチップにもそれなりの処理能力が求められます。
ただ、処理能力の高いICチップはコストも高いため、高価なICチップを使用したAIカメラによる監視体制を築くためには、それなりの費用がかかることを念頭に置いておきましょう。
誤認識・誤識別のリスク
AIによる画像解析が極めて精度が高いものの100％正しいとは限りません。
読み込ませる画像データの質や量の問題で、物体や人物の認識を誤ってしまうリスクは考えられます。
誤って無関係な動作や物体を不審行動として検知してしまうと、不要なアラートや対応が増えてしまうため、AIの学習データが十分でないことが多くあります。
まとめ
AIカメラの画像認識技術は、物体認識、顔認識、動体検知、異常行動検知といった多岐にわたる機能を備えており、セキュリティ分野を中心に幅広く応用されています。
AIの技術は、誤検知や誤認識のリスクがあることを考慮しても十分に高精度な検出機能できるため、犯罪予防や事故防止、施設管理などに大きなメリットをもたらします。
もし、防犯カメラの選び方やAI搭載防犯カメラについて不安に感じている方、詳しい情報が知りたいという方は、お電話もしくはお問合せフォームよりお気軽にご相談ください。
弊社専門スタッフがお悩みやお困りごとをヒアリングさせていただき、ニーズに合った最適なご提案をさせていただきます。
NSKと一緒に、セキュリティレベルの高い防犯対策を構築していきましょう。
当社の代理店様が、監視カメラ・防犯カメラの販売から施工までサポート致します！
関西のお客様からのご依頼はこちら⬇お気軽にお問い合わせください！
https://vigorous.works/securitycamera/
株式会社NSKは監視カメラ・防犯カメラ・セキュリティ機器のメーカーです。
製品に関する詳細な情報が知りたい方、導入に対して不安に思っている方、お困りごとなどがありましたら下記の「お問い合わせ」よりお気軽にご相談ください。
専門スタッフがわかりやすく丁寧にご説明させていただきます。
