動画

産総研からの特許許諾にて、CHLAC(高次局所自己相関特徴法)をもちいた機械学習型カメラ画像解析システム「AdaWatcher(R)」を製品化しました。
「普段=正常」を学習させることで「普段と違う=異常」を網羅的に検出する画像解析システムです。
複数のシーン、複数の目的に対して、なかなか正しく機械学習させることが困難というお声をいただき、学習フェーズを排した、単機能ソフトウェアも
「AdaWatcher(R)」シリーズとして展開しております。※1

※1:「AdaWatcher(R)」シリーズのすべてにCHLACを使用しているわけではありません。

学習型異常「行動」検知アプリケーション

AdaWatcher アダ ウォッチャー

AdaWatcher®は撮影シーンにおける「普段=正常」を起点として「普段と違う=異常」を網羅的に検知します。
「普段=正常」を起点とすることで、あらかじめ「普段と違う=異常」パターンを一個一個網羅的に定義し、DB化しなくても瞬時に識別して検知できる「学習型の動画パターン認識」ソフトウェアです。

AdaWatcher®による検知のしくみ

AdaWatcher アダ・ウォッチャー

サンプル動画

従来の技術では検知が困難だった外乱要因の多い屋外における監視でも、AdaWatcherは学習効果とともに頑堅に運用されております。

 

[ユースケース1] 鉄道模型を使った侵入検知実験

ミニチュア模型によるイメージ動画。
任意の方向に移動する物体を検知してアラート発報。
指定した方向以外の動きは検知するがアラート発報はしない。
カメラが揺れても、照明変動があっても、照明の明滅等の外乱が発生しても、誤検知を極力しないなどロバスト(頑健)です。

サンプル動画

 

 

 

[ユースケース2] 低照度下での検知実験

低照度下の室内でのイメージ動画
極端に低照度(暗い)室内環境で任意の方向に移動する物体を検知してアラート発報。
白いシャツ姿のみならず、黒いジャケットを羽織っても特定方向への移動のみ検知。
室内照明点灯による明暗照度変動にもロバスト(頑健)です。

サンプル動画

 

 

 

[ユースケース3] 検知エリアをそれぞれ異なる設定で警戒

検知エリアを2つ、それぞれ異なる設定で警戒することで、『接近検知:1次発報』『侵入検知:2次発報』という組み合わせ警戒を実現します。

サンプル動画

 

可視光カメラだけでなく、サーマルカメラでも同様の性能を発揮します。夜間照度が得られない、植生の影が多い、など目視監視にシビアな環境でも見落としなく、侵入予兆を有効に検知します」

 

[ユースケース4] 病院、老人ホーム等における転倒検知

※医療法人社団 平静会 大村病院様のご協力をいただき、千葉県市川市で実際の病室をお借りして「イレギュラーケース」の再現テストを実施しました。
近年、病院や老人ホーム等において見守り用途のための監視カメラを導入する事例があります。弊社製品を導入する事でベッド転落等を検知し、患者様の怪我等に迅速に対応する事ができます。

サンプル動画

技術の特徴

ユーザが想定しない異常シーンも自動学習機能で検知します

AdaWatcherは日常的なシーン(正常)を学習し、日常から逸脱したシーン(異常)を検知するため
あらかじめ想定していなかった・想定できなかった異常も漏れなく検知します。

一般的な監視カメラシステム

AdaWatcher

映像に基づくため、赤外線センサーなどと異なり、より的確な通報が可能です

AdaWatcherに用いられてる技術は、映像を用いない赤外線センサーなどのセンサーベースの検知と違い、映像での対象の動きの内容も用いた認識べースの異常検知技術です。この技術により、誤報を抑えることができるため、より的確な通報が可能です。

自然現象やカメラの揺れ等による誤報を抑止可能です

自然現象やカメラの揺れ等による誤報を抑制します
AdaWatcherならば、従来手法の動き検知ではよくある木の揺れなど自然現象に反応してしまう誤検出を
学習によって抑制できます。

既設の監視カメラシステムにも追加設置が可能です

AdaWatcherは、既設の監視カメラシステムと共存しつつ、監視機能をさらに強化します。

主な機能

カメラ映像から異常シーンを自動検知します

従来の認識技術では、想定した異常行動しか検出できませんでしたが、 このシステムは想定外の異常動作も検出可能(最大8台のカメラ映像を監視可)

異常シーンを分類検知させることで、さらに検知性能を向上させられます

AdaWatcherが検知した画像に「フラグ」を立てて分類することで、 次回以降は「フラグ」に基づきあらかじめ分類に沿って検知します。

異常を検知すると様々な方法でユーザにお知らせします

異常行動を検知した場合、定型メール、画像・動画添付メール、アラーム音、回転灯、画面の明滅等 お知らせ方法を選択いただけます。

検知ログを簡単に確認できます

※本機能を実現するためにはXProtect等のVMS機能を使います。

機能のON/OFFを任意に設定できます

カレンダー機能、タイムゾーン機能により必要なタイミングのみシステムを稼働させられます。

システム構成(例)

導入実績

大学共同利用機関法人 高エネルギー加速器研究機構様の施設内におけるセキュリティ用途で稼働中です。

屋外の侵入(予兆)監視=接近検知に使用可能

既存の監視システムで誤検知していた自然現象による外乱に対してロバストです。

既存のカメラシステムに後付け可能

導入済みの資産を有効活用しつつ、よりインテリジェントな監視機能を実現します。 ※カメラメーカ毎に画像データ仕様が異なるため、例えばMilestone社のXProtect等 VMSを介して画像処理することが前提です。

動作環境

  推奨動作環境(カメラ8台まで) 最低動作環境(カメラ1台)
CPU  Intel Core i7 または 同等性能のCPU
(4core以上推奨)
 Intel Pentium 4 または 同等性能のCPU
メモリ  8.0Gbyte以上  2.0Gbyte以上
OS  Windows 8/Windows 7  Windows 8/Windows 7
HDD容量  1.0TByte以上  100GByte以上
NIC  100Mbps対応NIC  10Mbps対応NIC
ディスプレイ  1920×1080以上  1920×1080以上

AdaWatcher応用製品

● 方向検知・速度検知:検知領域
AdaWatcher DS
● 方向検知・速度検知:検知領域
 (追加オプション)
AdaWatcher DW
● 置き去り・持ち去り検知(ACAP版※)
AdaWatcher AS
● 置き去り・持ち去り検知(PC版)
AdaWatcher AP

※AXIS製カメラ組み込みアプリ