概要

HLACを時間方向に拡張したCHLAC (Cubic Higher-order Local Auto Correlation; 立体高次局所自己相関)特徴量を活用した異常検知AIソフトウェアです。
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。

動画異常検知プロダクト

３つの特徴

エッジで正常学習

現場設置のカメラで正常な動きを学習させ、そのままリアルタイムで異常検知を開始できます。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。

正常との違いを定量化

特徴量抽出技術CHLACを用い、正常な動きからの乖離度を算出し異常値として示します。設定しきい値を超えた場合にアラートを発報します。

GPU不要

映像データを圧縮して解析するため処理が軽く、GPU非搭載の通常PCでも実行可能です。

  • 初期設定の学習モードでご対応が難しい場合には、弊社にてパラメータ設定の最適化などの対応をさせていただいています。
  • 周辺機器との接続などインターフェースのご相談は個別に対応しています。
  • 詳細は動画異常検知ソリューションのページをご参照ください。
動画異常検知ソリューション

適用事例

プレス機異常検知
  • 金型破損を防止としたプレス機へのワークロード状態の監視
  • 異常時の緊急停止信号発報により約5年間の稼働中に金型破損はゼロ
木材チップ搬送監視
  • バイオマス発電所における木材チップ供給コンベアの監視
  • 大型木片が流れ込んだ場合に供給をストップする用途で継続運用中
ゴミ焼却炉の燃焼コントロール
  • 溶融スラグの流れ状態を特徴量を用いて数値化する（異常値を利用）
  • 燃料供給量を最適化してランニングコストを抑える用途で継続運用中

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