LED一体型ネットワークカメラによる鉄道車両内のリアルタイム監視に向けMOYAIがエッジAIを開発、ギリアのAI技術を採用

凸版印刷とハイフライヤーズが位置情報・映像・バイタルデータにより保育園での園児の居場所や健康状態を可視化する実証実験

MOYAI(モヤイ)は11月19日、LED一体型ネットワークカメラ「IoTube Pro.W6」「IoTube Pro.4G」においてエッジAIを実現するための開発を、ギリア(Ghelia)のAI技術を用いて行なうことを発表した。IoTube Pro.W6は2022年4月より、またIoTube Pro.4Gは2022年6月より納品開始予定。

IoTube model Pro.シリーズは、遠隔地からのリアルタイム監視と双方向通話が可能なLED一体型製品。鉄道車両内搭載に向け各必要適合規格をすべて取得し、2020年7月に東急電鉄が導入したモデルの製品品質をベースにしたものという。魚眼カメラで撮影した動画をSDメモリーカードに保存可能なほか、通信方式は用途に合わせてWi-Fi 6とLTE/4Gの2種類から選択できる。サーモセンサー・マイク・スピーカー・煙感知センサー・温湿度センサー・3D加速度センサー・BLEビーコン・CO2センサーも搭載している。

また、エッジAI機能により、防犯カメラおよび行動解析が可能なほか、社会的弱者(車椅子・白杖・ベビーカーなど)の発見と見守りや、アフターコロナに向けた密度測定、マスク判定検知、行動分析にも利用できる。鉄道車両内での異常事態検知や非常通報ボタンとの連携、リアルタイム監視による現場状況の可視化、乗客への誘導指示といった活用を想定しており、鉄道車両内での問題発生の抑止力や有事の対応力の強化においても期待されているという。

ギリアでは、AIの社会実装で培った独自技術をベースに、「人物検出」「姿勢検出」「視線検出」など様々な利用シーンに特化したAIソリューションを提供。ギリアのAIモデルを搭載したIoTubeを利用することで、公共空間の安心安全を守るだけではなく、マーケティングや様々なソリューションへの活用が可能としている。

鉄道車両内での応用による異常事態検知では、「視線推定による異常事態感知」(複数の乗客が異常者・事態を凝視する行動)、「動線感知による異常事態感知」(複数の乗客が一定方向に逃げる行動)、「一定もしくは複数の警戒閾値を超えた場合に司令・運転士・車掌にアラートが発報」「AIによる避難者数・転倒者数の把握」などを挙げている。さらに、マイクセンサーの集音データをAIが解析し、通常騒音以外の音域、異常な足音・悲鳴・怒号などを検知するという。

鉄道車両内での応用による異常事態検知〜リアルタイム監視(イメージ)

鉄道車両内での応用による異常事態検知〜リアルタイム監視(イメージ)

このプロダクトで使用されるAI技術を開発したギリアは、「ヒトとAIの共生環境の実現」を目指して、社会や暮らしの中でAIによる能力拡張を実現し、課題解決や効率化に加えてAI技術による歓び・発見・感動体験を提供することをビジョンとするスタートアップ。同社CEOの清水亮氏が創業したUEI(2020年9月解散)とソニーコンピュータサイエンス研究所、ベンチャーキャピタルWiLが2017年に共同設立した。

IoT・AI遠隔点検のLiLzが石油化学プラントなどに対応する防爆形の低消費電力IoTカメラを開発開始

lilz

AIおよびIoT技術を活用したサービスの研究開発・提供を行うLilz(リルズ)は11月16日、巡回点検業務を効率化するサービスで使用するIoTカメラ「Lilz Cam」の防爆対応版の開発開始を発表した。石油化学プラントなどに対応するもので、製品名は「Lilz Cam 2-Ex」としている。

防爆とは、可燃性ガスに引火の恐れがある場所で、着火源にならないよう対策すること。防爆形機器は、国の防爆型式検定を受ける必要がある。Lilzでは、施設管理、上下水プラント、産業ガス・医療ガスといった分野で、設備保全のための巡回点検業務を効率化するサービス「Lilz Gauge」(リルズゲージ)を展開しているが、そこで使われているのが「Lilz Cam」だ。1日3回撮影で3年間連続動作するというLTE通信内蔵の低消費電力IoTカメラなのだが、これまで、防爆エリアには未対応だった。

そこでLilzでは、公的機関によって認証される「本質安全防爆構造」の「LiLz Cam 2-Ex」の開発に乗り出した。これにより、電源工事をすることなく、防爆エリアでの巡回点検の効率化が可能になるという。

「LiLz Cam 2-Ex」の概要

  • ガス防爆:Ex ic IIC T4 Gc
  • 粉塵防爆:Ex ic IIIC T135℃ Dc
  • 通信:LTE-M/Bluetooth Low Energy
  • 撮影解像度:5Mピクセル
  • 防水・防塵:IP65
  • 外径:149.5×123×25mm(最薄部は14.5mm)

凸版印刷とハイフライヤーズが位置・映像・バイタルデータにより保育園での園児の居場所や健康状態を可視化する実証実験

凸版印刷は11月16日、位置情報データ、ネットワークカメラ、生体センサーを組み合わせたモニターシステム「ID-Watchy Bio」(アイディーウォッチーバイオ)を活用した、保育園の園児の居場所や健康状態を可視化する実証実験を、ハイフライヤーズが運営する保育園で実施し、データ活用の有効性を確認できたと発表した。

凸版印刷は、作業現場の作業員の労務状況や健康状態を、位置情報データ、ネットワークカメラ、生体センサーを使いクラウド上で可視化し分析する「ID-Watchy」(アイディーウォッチー)を展開。ID-Watchy Bioは、これに、ホシデン製のリストバンド型生体センサー「MEDiTAG」(メディタグ)を連携させて個人のバイタルデータ(脈拍、転倒検知、ストレスレベル、歩数検知)をリアルタイムで把握できるようにしたものだ。

実証実験は、2021年10月18日から11月12日にかけて、ハイフライヤーズの保育園2園で行われた。その結果、園児の保育中におけるストレスと脈拍データの取得、転倒検知による安全性や健康の可視化に有効であることが確認されたという。

ハイフライヤーズは、千葉県で保育園「キートスチャイルドケア」13園を運営する企業。保育園のICT化を進め、「人の目や経験だけに頼らない保育」を展開している。今後は、凸版印刷と共同で、このシステムを13園すべてに導入する予定とのこと。

良い運転にご褒美、悪い運転にはリアルタイム通知を送るNetradyneの商業ドライバー向け安全性向上システム

Netradyne(ネトラダイン)は商業ドライバーの安全を向上させるためにカメラとエッジコンピューティングを使用するスタートアップである。今回シリーズCの資金調達で1億5000万ドル(約164億円)を達成した。CEOで共同設立者のAvneesh Agrawal(アヴニーシュ・アグラワル)氏によると、新鮮な資金が最新製品Driveri(ドライブライ)の強化につながる。

Agrawal(アグラワル)氏はTechCrunchに、良い運転には褒美を、悪い運転には運転手にリアルタイム通知を送るプロダクトに対する大きな自信を示し、現行の北米およびインドからヨーロッパへと、市場拡大に注力していると述べた。

2021年初めにネトラダインはそのハードウェアおよびソフトウェアを配送車にインストールするためAmazon(アマゾン)と提携を結んだ。このテクノロジー大手は、ドライバーの安全よりもスピードと効率を優先しながら、第三者企業を雇うことによって事故の法的責任を負わないようにしているとの非難を受けてきた。

他の会社には、それほどの道徳的に問題視される余裕がなかったのだろう。だからこそ、ネトラダインのサービスはフリート企業にとって妥当なのである。保険会社のAlera Group(アレラ・グループ)の報告書では、 2021年の商用車の保険料率は14.2%上昇することが予想されている。その大きな要因がスマートフォンに気を取られたドライバーによる死亡事故の増加だ。またその調査では、現代の自動車の修理費と医療費はインフレよりも速く上昇を続けている。費用削減を目指すフリート管理会社は、安全運転が約束される点に惹かれるのかもしれない。

「一部の統計によると、評決額が1000万ドル(約11億円)を超える「核兵器評決」は約500%増加しました」とアグラワル氏はTechCrunchに語る。「商業用フリート会社にとって、ドライバーと燃料に次ぐ最大の出費です。多くの商業保険会社が事業を撤退するか、リスクをフリート会社に押し付けています」。

アグラワル氏の話では、ネトラダインのサービスは需要が非常に大きく、契約者と年間経常収益は2020年に3倍増加した。基準値を明らかにしていないが、ネトラダインの今日の顧客数は1000人を上回るという。

ネトラダインはNational Interstate Insurance(ナショナル・インターステート・インシュランス)と、製品の助成金を払ってもらう合意を結んだが、本来のネトラダインの販売先はフリート会社だ。フリート会社の事故が減ることで、そのデータを保険会社に送り、請求額を交渉するのである。

ネトラダインはいかにそのカメラとソフトウェアにより運転が安全になるか平均を出していないが、アグラワル氏は製品を使用した企業2~3社の請求額が1年で最大80%減少したと述べた。

その仕組みは?

ネトラダインという名称は、サンスクリットで「ビジョン」を意味する「ネトラ」と、ギリシャ語で力の単位を意味する「ダイン」を組み合わせたものだ。アグラワル氏によると、純粋にビジョンを基にしたフルスタックシステムを構築したという。簡単な言葉にするとカメラだ。システムには2つのフォームファクターがある。D-210は小型から中型車両用に構築され、ドライバーと道路の両方を録画する内向きと外向きのカメラが特徴のデュアルダッシュカム。D-410は2サイドウィンドウビューを含めて360度撮影できる4つのHDカメラで、重量車に最適だ。

カメラは、急に割り込まれても正確に減速し前方の車と距離を空けられるドライバーから、メールを打つことに気を取られたドライバーまで何でも捉える。クラウドに接続したデバイスが車両に搭載され、デバイスのエッジでリアルタイムでコンピューティングを行う。ドライバーは「運転に集中していません」「減速してください」などのフィードバックや自動提案を受け取るのかもしれない。

「一番重要な点は、良い運転を追跡することです。それは当社がドライバーとの議論を変えたいと考えているからです」。アグラワル氏はいう。「ドライバーは罰せられることによく慣れており、ほとんどの場合、事が起きた後か顧客の苦情に基づきます。反対に、これは非常に積極的で前向きなのです」。

現在ドライバーへの報奨として、良い運転を続ける気になる、ちょっとしたドーパミン分泌を促す通知を行っている。ドライバーに授与されるドライバースターだ。これはポイント獲得を奨励し、仕事のための運転をゲーム化する試みで、ポイントはボーナスや他の報奨に換えられる。

「ドライバーはフリート企業の最大の資産です。これまでなら、フリート企業に最悪なドライバーが誰か尋ねたら、事故を起こし、顧客が文句を言ったドライバーを挙げたでしょう」。アグラワル氏はいう。「安全運転をするドライバーが誰か尋ねても、名前を言えない。しかし当社では事故を起こさなかったドライバーだけでなく、積極的に安全運転に取り組むドライバーも細かく特定しているため、フリート企業はそのようなドライバーに残留特別手当を設け、報奨金を与え、マネージャーやリーダー職に昇進さえることもできます」。

もちろん、ドライバーの行動にまつわるこのすべてのデータ収集にはもう1つ利点がある。アグラワル氏は彼の会社が1カ月分のデータでは7億ドル(約767億円)を集めたことについて、ドライバーのためのあらゆる潜在的なシナリオを特定するために分析している。そしてそれはすべてエッジで行われている。それにおける、またそれ自体の実験である。

「自動運転への投資は確かな可能性ですが、今の当社の関心事項ではありません」。アグラワル氏は述べる。

シリーズCラウンドはソフトバンク・ビジョン・ファンド2によりリードされた。既存の投資会社であるPoint72 VenturesとM12もラウンドに参加し、ネトラダインの資金調達総額を1億9700万ドル(約215億円)にまで増やした。アグラワル氏はTechCrunchに、年末までの目標収益を1億ドル(約109億円)とすると話した。

画像クレジット:Netradyne

原文へ

(文:Rebecca Bellan、翻訳:Dragonfly)

【コラム】物理的セキュリティにおける「IoT」の過去、現在そして未来

Axis Communicationsが1996年のアトランタオリンピックの後に最初のインターネットプロトコル(IP)カメラをリリースしたとき、初期の混乱がある程度存在した。コネクテッドカメラはその当時市場が求めていたものではなく、多くの専門家が必要かどうかを疑問視していた。

もちろん今日では、従来のアナログカメラはほぼ全面的に段階的廃止へと追い込まれており、組織がIoTデバイスのもたらす大きな利点を認識するようになったことを反映している。しかしその技術は、初期の頃は大きなリスクと感じられていた。

それ以来状況が変わったと述べることは、劇的に控えめな表現になるであろう。「モノのインターネット(IoT)」の成長は、物理的セキュリティが進化してきた過程の一端を象徴している。コネクテッドデバイスは標準的なものとなり、録画されるビデオの枠を超えたエキサイティングな新しい可能性を切り開いた。IPカメラの改良や広範な普及といったさらなる進展は、アナリティクスの改善、処理能力の向上、オープンアーキテクチャ技術の成長など、追加的なブレークスルーを後押ししている。IPカメラが最初に発売されてから25周年を迎えた今、この業界がどこまで来たのか、そしてこれからどこに向かうのかを考えてみる価値はあるだろう。

技術の改良がIPカメラ台頭の到来を告げる

現在のIPカメラを1996年に発売されたものと比較するのは、ほとんど滑稽とも言える。当時は確かに革新的だったが、これらの初期のカメラは17秒に1フレームしか処理できなかった。今日のものとはかなりの差がある。

だがこの欠点があった一方で、物理的セキュリティの最先端にいる人々は、IPカメラがどれほど壮大なブレークスルーをもたらすかを理解していた。つまり、カメラのネットワークを構築することでより効果的な遠隔監視が可能になり、この技術を拡張できれば、さらに大規模なシステムを配備して別々のカメラグループを結びつけることが可能になるだろうということだ。初期のアプリケーションとしては、油田、空港の着陸帯、遠隔地の携帯電話基地局の監視などが含まれていただろう。さらに良いことに、この技術は、まったく新しいアナリティクスケイパビリティの世界を開くポテンシャルを有していた。

もちろん、その無限のポテンシャルを現実のものにするには、より優れたチップセットが必要だった。革新的であろうとなかろうと、初期のこの種のカメラの限られたフレームレートでは、従来の監視アプリケーションに広く採用されるほどの有効性は望めなかった。この問題を解決するのに多大なリソース投資を必要としたが、ほどなくこれらのチップセットが改良され、IPカメラは17秒に1フレームから1秒に30フレームの性能を持つようになった。フレームレートの低さはもはやIPカメラを避けてアナログカメラを選ぶ理由にはなり得ず、開発者はこのデバイスのアナリティクスのポテンシャルを探り始めることができるようになった。

おそらく最も重要な技術的飛躍は、組み込みLinuxの導入であろう。これにより、IPカメラは開発者の観点からより実用的なものになった。1990年代は大半のデバイスが独自のオペレーティングシステムを使用していたため、開発に困難をきたしていた。

企業内でさえ、プロプライエタリシステムは開発者が特定の技術について訓練を受ける必要があることを意味しており、時間と費用の両面のコストが企業に生じていた。Wind Riverオペレーティングシステムなど、業界内で標準化が試みられたが、最終的には失敗に終わっている。それらはあまりにも小規模で、その背後には限られたリソースしか置かれてなかった。さらに、より優れたソリューションとしてLinuxがすでに存在していた。

Linuxは広範囲の利点をもたらしたが、その中でも特に大きかったのは、オープンソースコミュニティの他の開発者とのコラボレーションである。これは2つの方向に走る1つの道筋だった。ほとんどのIPカメラにはLinuxを実行するのに必要なハードディスクがなかったため、デバイスがフラッシュメモリチップをハードディスクとして使用できるようにする、JFFSとして知られるハードウェアが開発された。この技術はオープンソース化されており、現在は3世代目だが、今でも広く利用されている。

圧縮技術も同様の課題を呈しており、90年代後半から2000年代前半にかけてのデータ圧縮モデルはビデオにはあまり適していなかった。当時、ビデオストレージでは個々のフレームが1つずつ保存されていたため、データストレージは悪夢のような状況に陥っていた。幸いなことに、H.264圧縮方式がビデオを念頭に置いて設計され、2009年に普及が進んだ。

その年の終わりまでに、IPカメラの90%超と大部分のビデオ管理システムがH.264圧縮方式を使用するようになった。圧縮機能の向上により、メーカーのビデオ解像度も改善された点を注記しておくことが重要である。この新しい圧縮方式が登場するまで、ビデオ解像度は60年代のNTSC/PAL以降変化することはなかった。今日ではほとんどのカメラが高解像度(HD)で録画できるようになっている。

  • 1996年:最初のIPカメラがリリース。
  • 2001年:ビデオモーションを検知するエッジベースのアナリティクスが登場。
  • 2006年:最初のダウンロード可能なエッジベースアナリティクスが利用可能になる。
  • 2009年:フルHDが標準のビデオ解像度に; H.264圧縮が主流になる。
  • 2015年:スマート圧縮がビデオストレージに革命をもたらす。

アナリティクスの成長

アナリティクスは、必ずしも「新しい」技術というわけではない。IPカメラの黎明期にも顧客はさまざまなアナリティクスケイパビリティを求めていた。しかし、この技術は飛躍的な進歩を遂げている。今日の高い基準からすると古めかしく思えるかもしれないが、ビデオモーション検出はIPカメラに搭載された最初期のアナリティクスの1つだった。

顧客が必要としていたのは、特定のパラメータの範囲内で動きを検出して、木が風に揺れたり、リスが通り過ぎることで誤アラームが発生しないようにする方法だった。この種の検出および認識技術のさらなる改良により、物理的セキュリティの多くの側面が自動化され、疑わしいアクティビティが検出された場合にアラートをトリガーし、それが人間の注意喚起につながるようにした。人間の可謬性の問題を解決することで、アナリティクスはビデオ監視をリアクティブツールからプロアクティブなツールへと変化させた。

信頼性の高い動きの検出は、今でも最も広く利用されているアナリティクスの1つである。誤アラームを完全に排除することはできないものの、近代的な改良を経て、潜在的な侵入者を検出する信頼性の高い方法として機能するようになっている。オブジェクト検出も人気が高まっており、自動車、人、動物、その他のオブジェクトを分類する能力の向上が進んでいる。

ナンバープレート認識は多くの国で普及しており(米国ではそれほどでもないが)、犯罪行為に関与する車両を特定するためだけでなく、駐車場での認識のようなシンプルな用途にも利用されている。車のモデル、シャツの色、ナンバープレートの番号といった詳細情報は、人間の目では見逃されたり、認識できなかったりする可能性が高い。しかし、モダンアナリティクスにより、データは容易に参照できるようにカタログ化され、格納される。ディープラーニングのような技術の出現は、ラベリングとカテゴライズの改善によるパターン認識とオブジェクト分類の機能向上を特徴としており、アナリティクスのこの領域におけるさらなる前進を促すだろう。

アナリティクスの台頭は、セキュリティ業界がオープンアーキテクチャ技術を採用した理由を浮き彫りにすることにもつながる。簡単に言えば、単一のメーカーでは顧客が必要とするすべてのアプリケーションに対応することは不可能だということだ。オープンアーキテクチャ技術を使用することで、メーカーは、特定のユースケースに合わせてデバイスを特別に調整することなく、顧客が自身に適したソリューションを追求できる環境を整えることができる。病院は患者の苦痛の兆候を検出する音声分析の追加を検討しているかもしれない。小売店は人数の集計や盗難の検出にフォーカスする可能性がある。法執行機関が発砲の検知に重点を置くことも考えられる。これらのアプリケーションのすべてが同じデバイスモデル内に組み込まれ得るのだ。

新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックにより、物理的セキュリティデバイスとアナリティクスの両方に興味深い新たな用途が生まれたことにも注目する必要がある。ただし、発熱の測定に対するサーマルカメラの使用など、一部のアプリケーションについては高い精度での実装が難しいことが判明している。医療業界の間ではカメラの使用が大幅に増加したが、こうした精度の問題に変化が生じる可能性は低い。病院は病室内におけるカメラの利点を見出しており、安全な環境を維持しながら、医療専門家が患者をモニタリングし、患者と通信することを可能にするビデオおよびインターコム技術を活用している。

クロスライン検出のようなシンプルなアナリティクスでも、転倒リスクのある患者が指定されたエリアから出ようとする場合のアラートを生成でき、事故や全般的な障害を低減できるポテンシャルがある。このようなアナリティクスが今日ではわずかな言及でしかないという事実は、物理的セキュリティがIPカメラの黎明期からどれほど進んでいるかを浮き彫りにしている。

セキュリティの将来を見据える

つまり、今日のトレンドを検証することで、セキュリティ業界の将来を垣間見ることができる。例えば、ビデオ解像度は確実に向上し続けるだろう。

10年前、ビデオ監視の標準解像度は720p(1メガピクセル)であり、さらにその10年前はアナログNTSC/PAL解像度の572×488、すなわち0.3メガピクセルであった。今日の標準解像度は1080p(2メガピクセル)で、ムーアの法則を定石通りに適用すると、10年後には4K(8メガピクセル)になることが見込まれる。

これまでと同様、高解像度ビデオが生成するストレージの量が制限要因となっているものの、Zipstreamのようなスマートストレージ技術の開発が近年大いに貢献している。高解像度ビデオを可能にするスマートストレージとビデオ圧縮のさらなる改良が期待できるだろう。

サイバーセキュリティはまた、メーカーとエンドユーザーの双方にとって大きな懸念となりつつある。

先頃、スウェーデンの大手小売業者の1社がハッキングのために1週間閉鎖された。他企業も安全性の低いデバイスを使い続ければ同じ運命をたどるだろう。どのようなソフトウェアにもバグが含まれている可能性があるが、これらの潜在的な脆弱性を特定して修正することにコミットする開発者とメーカーだけが信頼できるパートナーと見なされ得る。世界全体にわたって、サイバーセキュリティの改善を義務づける新たな規制が政府により可決される可能性が高くなっている。カリフォルニア州の最近のIoT保護法は、業界が期待し得ることを示す早期の指標となるだろう。

最後に、倫理的な行動がより重要になり続けるだろう。顔認識のような技術が悪用されることなく、どのように使用されることを想定しているかを示すガイドラインを公表し、自社の倫理ポリシーを前景化し始める企業が増えている。

新しい規制が登場する一方で、規制自体は常に遅れをとっている。ポジティブな評価を得たい企業は独自の倫理ガイドラインに準拠する必要がある、ということを特筆すべきであろう。新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックを受けて、倫理的な配慮を主要な懸念事項として挙げる消費者が増えている。今日の企業は、責任あるプロダクトの使用をどのようにブロードキャストし実施するかについて、強く検討する必要がある。

変化は常にすぐ近くにある

IPカメラが導入されて以降、物理的セキュリティは大きな発展を遂げた。ただし、そこで起こった変化の数々は、顕著ではあるものの、20年を超える年月をかけてもたらされたことを心に留めておくことが重要だ。変化には時間がともない、多くの場合、予想以上に時間がかかる。それでも、現在の業界の状況と25年前の状況を比較するとき、感銘を受けずにはいられない。技術は進化し、エンドユーザーのニーズもシフトしていく。業界の主要プレイヤーでさえ、時代に対応する能力に応じて現れたり消えたりしている。

変化は避けられない。しかし、今日のトレンドを注意深く観察し、それが今日の進化するセキュリティニーズにどのように適合しているかを把握することは、今日の開発者やデバイスメーカーが将来に向けた自らの位置づけを理解することに役立つ。パンデミックは、今日のセキュリティデバイスが、ほんの数年前には誰も予想しなかった方法で付加価値を提供できるという事実を浮き彫りにした。そして、オープンなコミュニケーション、信頼できる顧客サポート、倫理的な行動の重要性をさらに際立たせている。

私たちが将来に向かって進む中で、これらのコアバリューを優先し続ける組織は、最も大きな成功を収める組織の1つとなるであろう。

編集部注:Martin Gren(マーティン・グレン)氏はAxis Communicationsの共同創業者であり起業家、そして最初のネットワークカメラの発明者。

画像クレジット:Erlon Silva/TRI Digital / Getty Images

原文へ

(文:Martin Gren、翻訳:Dragonfly)