Gラボ レポート vol.002
調査「各社AIカメラの精度を測定」人流計測編

この画像はAdobe FireFlyで生成した物です。

初めまして、Gラボの高橋です。
第二回は、近年かなり増えてきたAIカメラの精度判定についてまとめてみました。
コンテストでは「何年連続一位👑」などの表記が目立ちますが、実際の環境でどの程度使い物になるか・・知りたいですよね〜　ご期待に応えて、Gラボが測定してみました。

人流計測のメカニズム？

AIの活用で人流計測がかなりの精度でできるようになりまた。

AIが「人」を認識することで、小動物、光の揺らぎ、物陰に隠れて出てきた様子、人の重なりなどの状況を認識出来るようになったことで、交通量分析のように、現地に人が入って計量器をカチカチやる光景はなくなりつつあります。DXは人の働き方の大きな改革になって、いつでもでがるに測れるし、人が重労働に重労働にさらされる事なく出来るようになってきました。素晴らしぃ〜！

AIによる人流計測の原理

①カメラの映像をAI分析し、映っている映像から「人」を検知します。

②一方、カメラの画像にエリアを定義したり、「人」が移動する方向を検知するための境界線を定義することで、検知した「人」の座標いちと、定義したエリアや境界線の位置を計算し、人の流れを測定します。

エリアを定義した場合には、エリアに侵入した人、止まっている人などの計測ができます。

境界線を定義した場合には、境界線をまたぐ方向別に測定することで、入ってきた人の数、出てきた人の数を計測する事ができます。

混雑検知の利用例

東京ミッドタウン八重洲での利用例

施設の全ての出入り口に境界線を定義することで、現在施設内に居る人数が測定できますので、施設の混雑の状況が計測できます。この状態を来客社に情報開示することで、コロナ禍で関心のあった混雑状況を確認して来店するなどの調整が可能となります。

人流計測の精度

では監視カメラで人を認識し、その移動方向や人数を数える精度はどのくらいなのでしょうか？

これは某スマートシティで入札の為に測定したデータ例ですが、業界でも有名な１０社が参加して測定したデータの一部を紹介します。

屋外の監視カメラで計測した物で、エッジAIとして、撮影の映像はクラウドに送信もしない、保管もしない条件で、最大限個人情報に配慮して行われました。

成績のトップ五社の結果をリストしてみました。

株式会社クリューシステムズがトップで、N社、C社はほぼ同性能、他二社は８０%台　他社はかなり厳しい数字でした。

まとめ

GラボではSeeITAIクラウドサービスに対応するカメラや製品を色々テストしてまいります。希望がありましたら、是非お気軽にコンタクトください。

仕事用途での相談も歓迎します。