カメラ映像監視のデータ通信量を1/100以下に削減、映像から分析用の3次元モデルを生成

ソニーネットワークコミュニケーションズスマートプラットフォーム、SREホールディングス、SRE AI Partnersが共同開発

2021年6月21日(月)日川佳三（IT Leaders編集部）

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ソニーネットワークコミュニケーションズスマートプラットフォーム（SNCSP）、SREホールディングス、SRE AI Partnersの3社は2021年6月21日、カメラ映像の監視/見守りにおいて、データ通信量を100分の1以下に削減するシステムのプロトタイプを開発したと発表した。映像をそのまま転送するのではなく、映像を分析用の3次元モデルに変換してから転送する。今後は、製品化に向けた機能拡充を進める。

　ソニーネットワークコミュニケーションズスマートプラットフォーム（SNCSP）、SREホールディングス、SRE AI Partnersの3社は、カメラ映像の監視において、データ通信量を100分の1以下に削減するシステムを開発した（図1）。

　カメラ映像をカメラから分析サーバーにそのまま転送するのではなく、映像を分析用の3次元モデルに変換してから転送する手法を採用した。また、従来の映像解析と異なり、監視カメラ側で異常を検知しやすいことから、カメラ側で異常を観測した一定時間だけクラウドに映像を送るといった使い方にも対応する。

図1：従来の監視映像はデータ量が膨大であり、奥行きの測定は困難だった。3次元空間マップを生成することで、データ量を削減しながら人物と入口の距離や大きさの関係を把握できる（出典：ソニーネットワークコミュニケーションズスマートプラットフォーム、SREホールディングス、SRE AI Partners）
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　監視カメラの映像をそのままクラウドに転送する手法は、通信コストが膨大になり現実的ではない。今回開発したシステムは、映像の分析に必要な情報だけを映像から抽出する。映像から3次元空間情報を抽出し、映像そのものの通信を行うことなく、分析に活用できるデータだけをクラウドに送信する仕組みである。

　まず、ステレオカメラまたは深度センサーを用いることで、入力映像から3次元空間情報を取得し、細かいキューブで構成する3次元空間マップを生成する。次に、3次元空間マップの変化から、動的物体の場所を特定する。構成した3次元空間マップの差分を抽出し、クラスタリングやノイズ除去処理を行い、動的物体を個体ごとに検出する。こうして検出した各動的物体の3次元空間上の体積、位置、速度どを観測する。

●Next：新開発のシステムに備わる特徴・メリット

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