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近年、物流・製造・建設などの現場では、業務改革や安全性向上などを目的としたDXの取り組みが加速している。特に、現実空間の活動をデジタル空間に再現するデジタルツインが注目されており、現場に多数のカメラを設置し、行動認識などの高度な映像分析AIを活用して、作業進捗状況や不安全行動などを把握するニーズが高まっている。こうした現場では、電源・設置場所の制約や多品種少量生産などによるレイアウト変更が発生することも多く、エッジデバイスの小型化や通信の無線化が求められる。
しかし、現場の状況の変化により映像分析AIの処理量が増大すると、小型のエッジデバイスでは処理能力が不足する課題がある。また、クラウドに処理を割り振る場合、大容量の映像データを無線送信する必要があるため、カメラ数の増加時や電波状態の悪化時に、通信帯域が不足する課題が残ってしまう。
こうした課題を解決するため、映像内の分析すべき領域のみを抽出し、その重要度や負荷に応じて処理をエッジデバイスとクラウドに動的に割り振ることで、処理能力や通信帯域が限られた環境での映像分析を可能にする「アプリケーションアウェアICT制御技術」が開発された。本技術により、ICTリソースを効率的に活用することで、多数のカメラを設置した大規模な現場において、リアルタイムかつ高精度に状況を把握して生産性の向上を図ることや、不安全行動に対する注意喚起や回避策の実行などが実現される。
NECでは、今後「アプリアウェアICT制御技術」について物流倉庫や建設現場などでの実証が行われ、2023年度中の実用化が目指される。
1. 重要領域予測技術
カメラ映像に映った人やモノから、映像分析AIで処理すべき領域 (重要領域) を自動で抽出する。映像内の人やモノ、地面などの背景、それらの境界といった領域単位で映像分析精度への影響を学習することで、処理すべき領域単位で重要度を予測する。この学習は、映像分析AIに入力する映像を変化させた場合の分析結果の変化のみに基づいており、行動認識や物体検出といった映像分析AIの種類、内部処理方法には依存しない。このため多様な映像分析AIに対して適用が可能。
2. ダイナミック負荷分散技術
映像内の領域ごとの重要度や処理・通信負荷に応じて、処理をエッジデバイスとクラウドに動的に割り振る技術。具体的には、エッジデバイスの処理負荷やクラウドに処理を転送する際の通信負荷のリアルタイムな予測を行い、重要領域予測技術で判断された重要度の情報と組み合わせることで、処理能力および通信帯域を超えないように映像領域単位で処理が割り振られる。
