コンピュータ認識 - コンピュータに視覚を与える

例えば分析は、セキュリティおよび関連担当者にリアルタイムの実行可能な通知を提供できます。コンピュータ認識/コンピュータビジョンの問題を解決するための古典的なアルゴリズムプログラムを作成することは困難ですが、人工知能を使用することで問題が扱いやすくなります。

人工知能による問題解決

この問題は、人間が視覚範囲内でオブジェクトをどのように識別するかという、同様に回答が極めて困難な疑問を提起します。これは依然として未解決の問題ですが、人工ニューラルネットワークはコンピュータ認識/コンピュータビジョンの分野で信じられないほど有用であることが証明されています。

ディープラーニング手法と膨大な画像データセットを使用することで、オブジェクトを識別するモデルをトレーニングすることが可能です。最も一般的なデータセットは、Common Objects in Context（https://cocodataset.org/) 以下の定義に従って以下を含みます：

• オブジェクトセグメンテーション
• コンテキストにおける認識
• スーパーピクセルスタッフセグメンテーション
• 33万画像 (>20万ラベル付き)
• 150万オブジェクトインスタンス
• 80オブジェクトカテゴリ
• 91スタッフカテゴリ
• 画像あたり5キャプション
• キーポイント付き25万人

この情報を使用してさまざまな人工知能モデルをトレーニングすることは、評価データセットでモデルを実行した際に非常に効果的であることが証明されています。

組織的課題の概要

ビデオフィード内のオブジェクトを分析するAI機能が存在すると仮定すると（実際に存在します）、組織はそのようなソリューションをどのように実装するのでしょうか？スケールでき、規制の枠組みの中で運用できる本番環境にそのようなモデルを実装するという、より広範な問題が依然として存在します。

従来、組織はそのような機能のインストールをIT部門に任せていました。通常、組織は問題を解決するための既製ソフトウェアを見つけるか、そのようなソリューションがすぐに利用できない場合、カスタムソフトウェアベンダーに既存のソリューションの構築または改造を依頼していました。人工知能システムの複雑さを考えると、これら両方の選択肢は当面の間利用できないでしょう。

技術的な課題に加えて、組織が順守しなければならない社内方針や様々なコンプライアンス要件もあり、データプライバシーなど、関連してはいるものの異なるドメイン専門家の問題でもあります。したがって、そのようなソリューションの実装には、組織の他の多くの領域の専門知識が必要となり、複雑なプロジェクト管理が求められます。社内戦略に代わるものとして、クラウドサービスにアクセスするのと同様の方法で、Telemus AI™を含むArtificial Intelligence as a Serviceビジネスを通じてそのような機能にアクセスすることができます。

AI入力として利用可能な組織データ

ほとんどの組織はセキュリティ目的でCCTVを使用し、監視のために様々なビデオフィードをコントロールルームに送信しています。通常、これらのビデオフィードはセキュリティ担当者が24時間体制で監視し、容認できないと見なされる可能性のある活動や、さらなる調査や対応を必要とする活動を特定します。これらのビデオフィードは人工知能システムを通じて入力することができます。AIは、さらなる調査が必要な事象がある場合、セキュリティ担当者に警告します。

これの利点は、AIシステムが、明らかでない場合やセキュリティ要員の注意力が途切れた場合に、人間が見逃す可能性のある異常を検出できることです。別の見方をすれば、セキュリティ要員がビデオフィードで何が起きているかを理解する能力がより高いレベルに拡張されたということです。したがって、他の領域でツールを使用して能力を拡張するのと同様です。

この技術の可能性は一部の人々にとって懸念材料となるかもしれませんが、いかなる場合でも個人がビデオフィードを監視しており、AIは単にセキュリティ担当者が映像を確認するのを支援しているに過ぎないこと、そしてメリットを比較考量する必要があることを考慮することが不可欠です。この技術は厳格なガバナンスフレームワークの下で規制され安全な方法で運用されることを考慮すると、潜在的なメリットは計り知れません。

統合方法論

以下は、組織内でそのようなフィードを分析するために当社が高いレベルで実行するプロセスの概要です：

1. CCTVフィードおよびそのようなフィードの監視と記録を提供するシステムを特定する
2. リアルタイム分析のためにフィードをクラウドコンピューティングプロバイダーに送信するようにソフトウェアを変更する
3. フィードをTelemus AIで実行する™およびセキュリティ監視システムに拡張された映像フィードを返送します
4. 検出された内容に基づいてセキュリティ担当者にカスタマイズされたアラートを設定します

Telemus AI™が作業の大部分を担当するため、組織は技術的な実装ではなくビジネスロジックに集中できます。

組織的アプリケーション

あなたの組織のその他の潜在的なアプリケーションのリスト：

• 道路網上の車を監視し、事故の発生を検知して支援のためにクルーを派遣する
• 会場内の個人を監視し、反社会的行為が発生していないことを確認する。発生している場合は、状況を鎮静化させるために自動的にセキュリティユニットを派遣する。
• 職場や作業現場を監視し、設定された営業時間外にスタッフが施設内にいないことを確認する

潜在的および実現されたメリット

この技術の潜在的および実現されたメリットは多大なものがあります。より少ないエラーで、より少ない全体的なセキュリティ要員で、より正確かつ効率的にCCTV監視を行うことが可能であり、そのような要員が巡回活動や調査業務などより緊急の業務に集中できるようになります。

Telemus AI™は、政府および企業に高度なソリューションを提供するオーストラリア拠点の人工知能企業です。Telemus AI™を組織に統合する方法について、今すぐお問い合わせいただき、無料相談をご利用ください。