監視カメラはどうなっていくだろうか

「監視カメラは、記録しておくから何かあったらわかりますよ。悪いことしないでね。」という運用がされていることが多かった。そのため、レコーダーだけあって、定期的に上書きされていくものがある。

しかし、現在は、いま起きていることにすばやい対策を必要とする状況が増えてきている。

そういう状況の中での私見を述べようと思う。

人検出・人の部位検出について、軽量で高精度の学習が作られている。

https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo
PINTO model zooの歩き方 ~ Tour of PINTO model zoo ~

これを使うと、多数の人が写っている状況で、頭部の検出・頭部の向きなどを推論できます。

• このカメラ設定の中で、何人以上写っていると注意を促す。
• 顔照合前の前処理としての、頭部の向きのよる絞り込み。
  などができるでしょう。

このモデルは、軽量にしかも多数のプラットフォームに移植可能になっているので、リソースの限られた状況でも使えます。

偽造困難な顔照合

• 動画生成AIの性能が高まってしまったため、顔照合は危機に瀕しています。
• 偽造困難なものとしては、3Dで計測した顔画像を使うなどの方法が考えられます。
• Intel RealSense ID for Facial Authentication　Securely Unlock your World

人のポーズ推定・セグメンテーション・深度推定

人に特化したライブラリです。

人の形状に関する情報の取得としては、強力すぎて、監視カメラではオーバースペックかな。

• ここまで形状が分かると可能になること
  • この解析に、寸法の適切さが入ると、試着する前に、適切な大きさの衣類を提案できるんじゃないかな。

物体検出ベースでピストルや刃物を見つけようとするアプローチ など

• Detection of weapon possession and fire in Public Safety surveillance cameras

• Dangerous Items Detection in Surveillance Camera Images Using Faster R-CNN

• Detection of Object Throwing Behavior in Surveillance Videos

• Revisiting vision-based violence detection in videos: A critical analysis

• CUE-Net: Violence Detection Video Analytics with Spatial Cropping, Enhanced UniformerV2 and Modified Efficient Additive Attention

• Real-time AI Detection of Dangerous Behavior in CCTV Surveillance

異常な混雑など、対策を必要とする場合がある。

• 明石花火大会歩道橋事故

• ソウル梨泰院雑踏事故

• 城南市野外コンサート換気口崩落事故

これらの事故に対して、警察や現場の安全担当者が責任を持つと考えると、
このような状況を見つけたら、対策をとれるような仕組みが必要になる。
監視カメラを使って、状況のモニタリングと連動した対策が必要になる。

人物の物体検出も混雑シーンに対する性能が高くなってきている実装も存在する。

AIで危険行動を検出･通知する｢セコムAI行動検知システム｣発売 監視カメラのモニタリング業務における負担軽減・品質向上を実現

カメラ映像から危険な行動を高精度に自動検知する技術

私見

• 視覚言語モデルでの動画の解析が進んでいくのではないかと考えている。
• 十分に多様性のある対象動画が必要であること。
• カメラの設置状況をふまえて、異なる視野でのどういつのシーンを補うことで、カメラ設置角によって弱点を生じさせないようにすること。
• 昼間の動画を、夜間画像に変換するような処理で、動画シーンを増やすこと。
• 文化的な多様性を考慮に入れること。

3Dカメラによる置き換えの可能性

• 単眼の監視カメラを3Dカメラに置き換える。
• 利点：
  　人物の追跡性能が飛躍的に増大する。

超広角のカメラでの画像認識技術の向上

• 機械学習の学習が進展しているので、超広角のカメラに対しても、人物検出などが性能向上してくるだろう。
• しかも、適切な空間座標を返せる可能性が高くなってきている。
• それらは、結局は学習の性能次第だろう。
• 視野が広がることにより、利用者にとっての利便性が向上するだろう。

警備員のウェアラブルカメラからの可能性

対象者のあとを追いかけているカメラからの３Dの環境復元をする技術になっています。
これが使えれば、
いま、どういう状況なのかについて、複数フレームの情報を元に復元した環境で、どのような動作があったのかを見て取れます。

GPSの取得データと地図情報との連携がとれると、すごいことができそうです。

監視カメラを従来型のハードウェアの売り切りビジネスとして考えると、つらい状況にある。
しかし、従来のハードウェアでは実現できない新しい価値を作り出せば、
ビジネスの価値がでてくる。
警備員が現場の状況を元に適切な行動ができるようにするカメラのハードウェアとソフトウェアを考えることができるだろう。

業者の例
i-pro
Safie
旭東みらいテクノロジー