有限会社メディアジャグラー(本社：東京都国分寺市、代表取締役：佐藤修）は2018年10月9日、映像解析支援ソフト「Trace Blade AI Suite」を発表しました。
「Trace Blade AI Suite」はディープラーニング技術を用いた映像解析のための統合環境[*1]です。撮影済みの映像から歩行者や車両などをAI(人工知能)が発見し、センチメートル単位での詳細な行動分析を行うことが可能です。
「Trace Blade AI Suite」の最大の特徴は、スマホや家庭用ビデオカメラで撮影した画像から歩行者の座標を98%以上のモデル変換精度で変換できること[*2]。
これまで歩行者の行動解析を行うには、天井カメラの設置やビーコンなどセンサー技術が必要でしたが、これらの導入は容易ではありません。そこで「Trace Blade AI Suite」はこの問題を解決し、簡易設置した一般カメラ映像[*3]からセンチメートル単位での歩行者座標の検出を可能にしました。
また検出範囲もカメラ1台当たり約20メートルと広く[*4]、これまで計測が難しかった路上や駅や大型商業施設、繁華街など一般開放された広い場所での動線解析が可能になりました。
座標以外には歩行者の移動速度や移動方向(36方位)・あらかじめ設定した車道境界や電柱・商品棚など「目標物」からの離隔距離もセンチメートル単位で算出できます。
今までもヒートマップによる解析手法はありましたが精度はメートル単位のザックリしたもので、「商品棚のどのあたりに人が集中したか」を数時間単位で大まかに集計することしかできませんでした。
しかし「Trace Blade AI Suite」を利用すると「どの買い物客がいつ、どの商品の前で立ち止まったか」までトラッキングし、個別に解析することができます。
「Trace Blade AI Suite」は鹿島建設株式会社 技術研究所様への納品実績(2018年上期)があります。
■注釈
[*1]：「Trace Blade AI Suite」はディープラーニングで物体検知を行う「MRCN_Blade」、解析対象のトラッキングと編集を行う「Trace Blade」、解析対象の画面座標から地図座標への座標変換を行う「ImageMap Blade」の3つのモジュールで構成されています。いずれもWindows 10で動作し、ディープラーニングモジュールを利用する際にはNVIDIA社のGeforce GTX1060以上のGPUが必要となります。
[*2]：「ImageMap Blade」では撮影空間を3Dでシミュレーションすることで、歩行者を身長別で映像上の座標(ピクセル)からカメラからの相対座標(センチメートル)に98%以上の精度で変換することができます。座標変換は現状では人間のみに対応しています。
[*3]：変換には撮影時のカメラの高さが必要となります。またカメラの角度、FOV値などを専用の3Dソフトで算出する必要があります。解析用の映像はゆがみのない標準レンズで撮影することが必要で、広角レンズには対応していません。
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お客様の声 |
鹿島建設株式会社 技術研究所 上席研究員K様
業務で歩行者軌跡の計測が必要となることがあります。映像から手作業でデータ化すると膨大な作業となるため，ディープラーニングによる映像解析技術は，是非とも導入したい技術でした。
クラウド系の人工知能サービスを含めいくつかの技術を検討しましたが，検知精度が期待通りであったことに加え，多数の歩行者を解析する場合はAIの誤認識に対する確認・修正作業も大変で，実務で使うことを想定した高度な編集機能が評価ポイントでした。また，2次元平面への座標変換技術も空間評価には欠かせないツールです。
「Trace Blade AI Suite」は弊社が必要としていたソリューションが網羅されていると思います。今後の行動解析の幅が広がることに期待しております。
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技術資料 |
・Trace Blade AI Suite紹介資料
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