昨日、川崎で通り魔殺傷事件が発生しました。人工知能で何かできないかと思い考えてみました。
①通り魔を感知
刃物を持っているかどうかで通り魔か判断します。
データセットは、AGH科学技術大学のKnives Images Databaseからダウンロードしました。
刃物を持っているかどうかで2クラス分類を行います。
精度は、99.9%と通り魔をほぼ完全に認識できました。
EdgeTPUで認識すると200fps(レイテンシ5ms)で認識可能です。
最近はTecoGANやSENetなど超解像技術の進歩がめざましいのでコンビニのような荒くてノイズが入るカメラでも高精度で認識することが可能です。
②警報を鳴らす
コンビニなどの警報機と連携がんばる
警報ブザーを鳴らすことで周囲に危険を伝え逃げる時間を与えたり、犯人を動揺または抑止させることができるかも知れません。
③110番通報
AmazonConnectで110番通報(未検証)
問い合わせフローを作成
場所は、柔軟に変更できるようにしました。
startOutboundVoiceContact APIで110番に通報(未検証)
// import entire SDK
var AWS = require('aws-sdk');
// load config file
AWS.config.loadFromPath('./config.json');
// create amazon connect object
connect = new AWS.Connect({apiVersion: '2017-08-08'});
// create API request parameter
var params = {
Attributes: {
location: 'ファミリーマート登戸新町店'
},
ContactFlowId: "875a14b4-3685-47ee-9fcd-8a233d0470c6",
// 電話番号をE.164形式で設定するため、例えば「050-0000-0000」の場合は、
//国番号（日本：81）を付けて以下のようになります。
DestinationPhoneNumber: "+81110",
// amazon connectのコールセンターのインスタンスID
InstanceId: "c966ced7-ca79-43f3-af67-dbe8da954848",
// 電話番号の設定方法は、DestinationPhoneNumberと同様
SourcePhoneNumber: "+810000000000"
};
// call API with parameter
connect.startOutboundVoiceContact(params, function(err, data) {
if (err) {
console.log(err);
} else if (data) {
console.log(JSON.stringify(data));
}
});
スマホに掛けて動作確認はしましたが、緊急性のない110番は迷惑となるため検証してません。
まとめ
防犯カメラをコンビニだけでなく、バス停やバスにも取り付けて、このシステムを実用化すれば、致命傷を回避できるかもしれません。
そもそもいくら対策を講じても通り魔を0にすることは難しいと思います。(対策を否定するわけではない)
危険を1秒でも早く察知することで、もっと救える命があるかもしれません。