CHLAC技術活用
動画異常検知AI
現場の異常検知シーンに新提案
動画異常検知ソフトウェア
-AdaWatcher®-
サービス概要：HLACを時間方向に拡張した立体高次局所自己相関（Cubic Higher-order Local AutoCorrelation ; CHLAC）特徴量を活用した異常検知AIソフトウェアを開発しました。正常状態を動画で学習し逸脱した挙動を異常としてリアルタイムで検知します。一般的な対象認識AIでは難しい現場の異常検知シーンでご活用いただけます。
３つの特長
GPU不要
演算処理は軽量でGPUを必要としません。汎用PCにソフトウェアをインストールし、カメラをつなげば手軽に始めていただけます。
モデル準備不要
現場設置のカメラで正常状態を学習させ、そのままリアルタイムで異常検知を運用開始させられます。認識モデルや異常検知アルゴリズムの事前準備は不要です。
環境変化対応
逐次学習設定では判定中も学習を継続し随時モデルを更新しながら運用が可能です。日当たりなどの環境変化に柔軟に対応できます。
動作イメージ
産総研特許技術”CHLAC”を用いた異常検知
立体高次局所自己相関（Cubic Higher-order Local Auto-Correlation ; CHLAC）特徴量は HLAC を時間方向に拡張した特徴量です。HLACを用いた外観検査の仕組みについては こちら をご参照ください。
CHLACでの動画異常検知ではマスクパターンを用いて動画内の“変化”の特徴情報のみを抽出し正常状態の学習および正常からの逸脱を検知しています。元データが圧縮されるためリアルタイム学習のような高度な処理でも通常スペックのPCで実行可能です。
導入ステップ
1
テーマ設定
ご面談にて貴社課題についてのヒアリング、検証のゴール設定を実施します。
まずはご相談ください。
2
対応可否検証
検知したいシーン、外乱影響、環境変化をできる限り含む映像をご用意ください。当社エンジニアがパラメータ調整を実施し、技術的対応可否を確認します。
3
システム検討
貴社設備状況に準じてシステム仕様の具体化・製作を実施ください。必要に応じ当社にてサポートさせていただきます。
4
運用開始
現場にてご活用ください。
まずはご相談下さい
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