)をもちいた機械学習型カメラ画像解析システム「AdaWatcher(R)」を製品化しました。「普段=正常」を学習させることで「普段と違う=異常」を網羅的に検出する画像解析システムです。複数のシーン、複数の目的に対して、なかなか正しく機械学習させることが困難というお声をいただき、学習フェーズを排した、単機能ソフトウェアも「AdaWatcher(R)」シリーズとして展開しております。アプリケーションAdaWatcher®は撮影シーンにおける「普段=正常」を起点として「普段と違う=異常」を網羅的に検知します。「普段=正常」を起点とすることで、あらかじめ「普段と違う=異常」パターンを一個一個網羅的に定義し、DB化しなくても瞬時に識別して検知できる「学習型の動画パターン認識」ソフトウェアです。AdaWatcher®による検知のしくみサンプル動画https://adacotech.co.jp/wp-content/uploads/2017/05/adw_shikumi.mp4従来の技術では検知が困難だった外乱要因の多い屋外における監視でも、AdaWatcherは学習効果とともに頑堅に運用されております。鉄道模型を使った侵入検知実験ミニチュア模型によるイメージ動画。任意の方向に移動する物体を検知してアラート発報。指定した方向以外の動きは検知するがアラート発報はしない。カメラが揺れても、照明変動があっても、照明の明滅等の外乱が発生しても、誤検知を極力しないなどロバスト(頑健)です。極端に低照度(暗い)室内環境で任意の方向に移動する物体を検知してアラート発報。よる明暗照度変動にもロバスト(頑健)です。:2次発報』という組み合わせ警戒を実現します。サンプル動画https://adacotech.co.jp/wp-content/uploads/2016/08/adc_uc04a22.mp4可視光カメラだけでなく、サーマルカメラでも同様の性能を発揮します。大村病院様のご協力をいただき、千葉県市川市で実際の病室をお借りして「イレギュラーケース」の再現テストを実施しました。近年、病院や老人ホーム等において見守り用途のための監視カメラを導入する事例があります。弊社製品を導入する事でベッド転落等を検知し、患者様の怪我等に迅速に対応する事ができます。サンプル動画https://adacotech.co.jp/wp-content/uploads/2017/05/AdaWatcherDemo.mp4技術の特徴ユーザが想定しない異常シーンも自動学習機能で検知しますAdaWatcherは日常的なシーン(正常)を学習し、日常から逸脱したシーン(異常)を検知するためあらかじめ想定していなかった・想定できなかった異常も漏れなく検知します。一般的な監視カメラシステムAdaWatcher映像に基づくため、赤外線センサーなどと異なり、より的確な通報が可能ですAdaWatcherに用いられてる技術は、映像を用いない赤外線センサーなどのセンサーベースの検知と違い、映像での対象の動きの内容も用いた認識べースの異常検知技術です。この技術により、誤報を抑えることができるため、より的確な通報が可能です。自然現象やカメラの揺れ等による誤報を抑止可能です自然現象やカメラの揺れ等による誤報を抑制しますAdaWatcherならば、従来手法の動き検知ではよくある木の揺れなど自然現象に反応してしまう誤検出を学習によって抑制できます。既設の監視カメラシステムにも追加設置が可能ですAdaWatcherは、既設の監視カメラシステムと共存しつつ、監視機能をさらに強化します。次回以降は「フラグ」に基づきあらかじめ分類に沿って検知します。お知らせ方法を選択いただけます。検知ログを簡単に確認できます※本機能を実現するためにはXProtect等のVMS機能を使います。機能のON/OFFを任意に設定できますカレンダー機能、タイムゾーン機能により必要なタイミングのみシステムを稼働させられます。施設内におけるセキュリティ用途で稼働中です。既存の監視システムで誤検知していた自然現象による外乱に対してロバストです。導入済みの資産を有効活用しつつ、よりインテリジェントな監視機能を実現します。