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SORACOM Technology Camp 2020 - Day1 1ヶ月で構築、設置に1日!エッジ処理AIカメラ S+ Camera Basic を使った商業施設における活用事例 /technology-camp2020-day1-s03

SORACOM
PRO
November 17, 2020

SORACOM Technology Camp 2020 - Day1 1ヶ月で構築、設置に1日!エッジ処理AIカメラ S+ Camera Basic を使った商業施設における活用事例 /technology-camp2020-day1-s03

社会情勢の変化により、現場の情報がみたいというニーズは事業者だけに限らずエンドユーザーからも聞こえてくるようになりました。遠隔での状況確認にはいくつかの手段がありますが、状況をそのまま画像として捉えられるカメラは非常に有効な手段です。エッジ処理技術により活用が広がる中、通信するエッジAIカメラ「S+ Camera Basic」も活用ユーザーが増えています。

本セッションでは、商業施設で「S+ Camera Basic」を利用されているユーザー様にご登壇いただき、どのように1ヶ月で構築したのか、1日で設置できたのか、AIを活用したIoTの第一歩としてのエッジ処理AIカメラの活用プロセスを共有します。

SORACOM
PRO

November 17, 2020
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    4 $BNFSB#BTJD

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  7. Τοδ"*Χϝϥʮ4 $BNFSB#BTJDʯ
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    ΤοδͰॲཧ͍ͨ͠
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  8. Τοδ"*Χϝϥʮ4 $BNFSB#BTJDʯ
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    "1*ͷఏڙ

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  11. ؆୯ʹઃஔ
    ωδܕϚ΢ϯτͱϙʔϧϚ΢ϯτϒϥέοτͱͷซ༻ྫ

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  12. ʮ4 $BNFSB#BTJDʯͷาΈ
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    ઐ༻ίϯιʔϧͷఏڙ
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  13. ؆୯ʹΧϝϥσόΠεΛίϯτϩʔϧ

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  14. ؆୯ʹΧϝϥσόΠεΛίϯτϩʔϧ
    Χϝϥͷ৘ใ

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  15. ؆୯ʹΧϝϥσόΠεΛίϯτϩʔϧ
    Device LED
    緑色のLEDが点灯。デバイス特定を簡単に

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  16. 遠隔からカメラ
    画像をチェック
    ؆୯ʹΧϝϥσόΠεΛίϯτϩʔϧ

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  17. ؆୯ʹΧϝϥσόΠεΛίϯτϩʔϧ
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    4 $BNFSB#BTJDΛϦελʔτ
    4 $BNFSB#BTJDΛ4IVUEPXO

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  18. ΞϧΰϦζϜΠϯετʔϧϘλϯ
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  19. ΞϧΰϦζϜͷબ୒
    ؆୯ʹ׆༻Ͱ͖Δ"*ΞϧΰϦζϜ

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  20. アルゴリズム名、バージョン

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  21. બ୒ՄೳͳαϯϓϧΞϧΰϦζϜ
    サンプルアルゴリズム一覧 内容
    定期画像送信 SORACOM_ENV_WAIT 間隔毎に SORACOM Harvest Files に画像をアップロードしま
    す。
    顔検出 カメラが人間の目線を検出すると顔の周りを切り出して、SORACOM Harvest Files
    へ送信します。
    顔検出(プライバシ) 目線を検出すると目線にモザイクをかけて SORACOM_ENV_WAIT 間隔毎に
    SORACOM Harvest Files の /cap/{Mosaic ID} に画像をアップロードします。
    差分動画 1秒毎に取得した前後の画像を比較し、前後の画像に大きな変更があった画像
    を SORACOM_ENV_WAIT 分のアニメーションとして SORACOM Harvest Files にアッ
    プロードします。
    数字/文字読み取り 指定された範囲の数字やアルファベットを OCR によってテキスト化し
    て、 /OCR/{Mosaic ID} に指定された範囲とテキストの情報をアップロードします。
    物体検出 カメラに写った物体の認識と、認識した物体の位置を検出することができます。
    SORACOM_ENV_WAIT 間隔毎に検出された物体のアノテーションを付加した画像
    を SORACOM Harvest Files へ送信します。(MobileNet SSD v2 (COCO)モデルを利用)
    物体検出(Google Coral Edge
    TPU USB Accelerator)
    Object Detection with Google Coral Edge TPU USB Accelerator を利用できます。
    (MobileNet SSD v2 (COCO)モデルを利用)

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  22. 独自のアルゴリズムのインストールも可能
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  23. ʮ4 $BNFSB#BTJDʯͷาΈ
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  24. ֎෦64#ΧϝϥʹରԠ
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  25. Ϣʔεέʔεͷ֦େ΁޲͚ͯʢੑೳ޲্ʣ
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    NPCJMFOFU@TTE@W

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  26. ʮ4 $BNFSB#BTJDʯͷาΈ
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    64#"DDFMFSBUPSͷ
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  27. ઐ༻ϨϯζΛൢച
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  28. ઐ༻ϨϯζΛൢച

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  29. ࣄྫͷ͝঺հ
    通行量カウント 属性カウント 入退室カウント キャッチセールス検知
    交通量カウント ナンバープレート検知 混雑検知 人物特徴認識 顔認識
    ゴルフ姿勢推定 文字列検知 スコアカード認識 水位検出
    滞留検知
    ヘルメット検知

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  30. ݪ॓ʹ͓͚Δ௨ߦྔަ௨ྔௐࠪ
    ਓखͰߦΘΕ͖ͯͨަ௨
    ྔௐࠪΛʮ4 $BNFSB
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    ੑʯͱ͍͏՝୊Λղܾ

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  31. ݪ॓ʹ͓͚Δ௨ߦྔަ௨ྔௐࠪ
    ίϩφʹ͓͚Δ௨ߦྔΛػցతʹऔಘ
    ݪ॓໌࣏ਆٶલΤϦΞͰͷ೔͋ͨΓ௨ߦऀ਺ʲਓ೔ʳ
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    ʢ௨ৗ࣌ͷ௨ߦऀ਺ͱͷൺֱʣ

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  32. όεέοτϘʔϧετϦʔτʹ͓͚Δ
    ௨ߦྔௐࠪ

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  33. όεέοτϘʔϧετϦʔτʹ͓͚Δ
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  34. ৽॓ࡾஸ໨ϞΞ൪֗ʹ͓͚Δ௨ߦྔௐࠪ

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  35. ࠓޙͷల։Ӊా઒ΫϥϯΫʹ͓͚Δ
    ๷൜༻్ར༻
    AIを活用した街のマネジメントを目的とした
    Intelligence Design社開発のAIカメラソリューション
    「IDEA counter」を利用し、
    宇田川クランクSTにおいて、防犯監視に
    関する実証実験
    エッジAIカメラを利用することで、治安を害する行
    動をリアルタイムに検知し、当該行為者抑止に向け
    た発報を予定

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  36. ͓٬༷͔Βͷίϝϯτ
    ʮ403"$0.ϓϥοτϑΥʔϜΛ׆༻ͨ͜͠ͱͰɺγες
    Ϝߏஙͷεϐʔυ্͕͕Γ·ͨ͠ɻ
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    403"$0.ͷΑ͏ʹඞཁʹԠͯ͡αʔϏεΛ૊Έ߹Θͤͯ
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    ूஂʹͱͬͯར༻Ձ஋͕͋Δͱײ͡·͢ɻ
    ඞཁͳ΋ͷ͚ͩ૊Έ߹Θͤͯ࢖͏͜ͱͰΠϯϑϥ΍௨৴ͷઐ
    ໳஌ࣝΛγϣʔτΧοτͯ͠ɺຊདྷूத͢΂͖ۀ຿ʹ஫ྗ͢
    Δ͜ͱ͕Ͱ͖·͢ʯ

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  37. 0OFNPSFUIJOH

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  38. 4 $BNFSB#BTJD͸ɾɾɾ
    ॳظඅ༻ =
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    Ҿ͖ʂ
    ஋Լ͛͠·͢ʂ

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  39. • ։ൃऀ
    • ΞϧΰϦζϜ։ൃҎ֎ͷ࡞ۀ͸ΦϑϩʔυɻΞϧ
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    δ"*ΧϝϥΛ׆༻
    ʮ4 $BNFSB#BTJDʯΛ͝ར༻͍ͨͩ͘͜ͱͰɾɾɾ

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  40. ຊ೔4 $BNFSBͷ΢ΥʔΫεϧʔΛެ։ʂ
    ੋඇɺ߹Θͤͯ
    ͝ཡ͍ͩ͘͞ʂ

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  41. ຊ೔ͷΞδΣϯμ
    • ιϥίϜ ᜊ౻ ༸ಙ
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  42. ຊ೔ͷΞδΣϯμ
    • ιϥίϜ ᜊ౻ ༸ಙ
    • Τοδॲཧ"*Χϝϥʮ4 $BNFSB#BTJDʯͰ؆୯"*׆༻
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    ʮ։ൃཪ࿩ʯ
    • '"2

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  44. 403"$0.ͷئ͍
    Ϋϥ΢υ 㱺ଟ͘ͷϏδωεɺ8FCαʔϏε
    403"$0. 㱺ଟ͘ͷ*P5ϏδωεɺγεςϜ
    ͨ͘͞Μͷ
    *P5ϓϨΠϠʔ͕ੜ·Ε·͢Α͏ʹ

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  45. ੈքதͷώτͱϞϊΛͭͳ͛
    ڞ໐͢Δࣾձ΁

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