日本電気株式会社（以下NEC）は2023年3月2日、作業現場などに設置された多数のカメラ映像のリアルタイムかつ高精度な分析を可能とする「アプリケーションアウェアICT制御技術」を開発したと発表した。
同技術は、大量の映像データの中から分析すべき重要な領域を自動的に抽出する「重要領域予測技術」と、抽出した映像内の領域の重要度やネットワークおよびコンピューティングの負荷状況に応じて作業現場の端末(エッジデバイス)とクラウドに分析処理を動的に振り分ける「ダイナミック負荷分散技術」という2種類のAIから構成されているとのこと。
背景
物流・製造・建設などの現場で、業務改革や安全性向上などを目的としたDXの取り組みの中でも特に注目を集めるのがデジタルツイン。これは現実空間の活動をデジタル空間に再現する技術で、現場に多数のカメラを設置し、行動認識などの高度な映像分析AIを活用して、作業進捗状況や不安全行動などを把握するニーズが高まっていると同社は述べる。
電源・設置場所の制約や多品種少量生産などによるレイアウト変更が発生することも多い現場では、エッジデバイスの小型化や通信の無線化が求められる。しかし状況変化により映像分析AIの処理量が増大すると、小型のエッジデバイスでは処理能力が不足する課題がある。また、クラウドに処理を割り振る場合、大容量の映像データを無線送信する必要があるため、カメラ数の増加時や電波状態の悪化時に、通信帯域が不足するという課題があるという。
現場におけるこのような課題解決のため、映像内の分析すべき領域のみを抽出し、その重要度や負荷に応じて処理をエッジデバイスとクラウドに動的に割り振ることで、処理能力や通信帯域が限られた環境での映像分析を可能にする「アプリケーションアウェアICT制御技術」を開発したとのこと。同技術により、ICTリソースを効率的に活用することで、多数のカメラを設置した大規模な現場において、リアルタイムかつ高精度に状況を把握して生産性の向上を図ることや、不安全行動に対する注意喚起や回避策を実行できるようになるという。
コアとなる２つの技術
1. 重要領域予測技術
カメラ映像に映った人やモノから、映像分析AIで処理すべき領域 (重要領域) が自動で抽出され、映像内の人やモノ、地面などの背景、それらの境界といった領域単位で映像分析精度への影響を学習する。これにより、処理すべき領域単位で重要度を予測する。
この学習は、映像分析AIに入力する映像を変化させた場合の分析結果の変化のみに基づいており、行動認識や物体検出といった映像分析AIの種類、内部処理方法には依存しないという。このため多様な映像分析AIに対して適用可能とのこと。
2. ダイナミック負荷分散技術
映像内の領域ごとの重要度や処理・通信負荷に応じて、処理をエッジデバイスとクラウドに動的に割り振る技術。
エッジデバイスの処理負荷やクラウドに処理を転送する際の通信負荷のリアルタイムな予測を行い、重要領域予測技術で判断された重要度の情報と組み合わせることで、処理能力および通信帯域を超えないように映像領域単位で処理を割り振るとのこと。
今後「アプリアウェアICT制御技術」について物流倉庫や建設現場などでの実証を行い、2023年度中の実用化を目指すと同社は述べる。
アプリケーションアウェアICT制御技術について：https://jpn.nec.com/rd/technologies/202211/index.html
問い合わせ：NECグローバルイノベーション戦略部門
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