事例・インタビュー

プロジェクト概要

• 業種　　　　　　　 ： IT・通信
• 対象領域　　　　　 ： 戦略、セキュリティ
• ソリューション　　 ： AI、 AI-画像認識、 制御・組込
• 実施期間　　　　　 ： 2年以上　2021年～(2023年11月時点)

ソフトウェア開発企業様による監視カメラ・タブレット画像解析プロジェクトを行ったN氏に詳しいお話を伺いました。

マンション、オフィスビルなどの建物に販売することを目的に、監視カメラから受信する映像のAI画像解析を利用したサービスを開発するため、ICが参画しました。

詳しいプロジェクト内容について教えて下さい。

ソフトウェア開発企業様が手掛ける監視カメラ・タブレット画像解析プロジェクト。建物のセキュリティと効率を向上させるため、監視カメラから受信する映像のAI画像解析技術を駆使して、以下３つのサービスを開発しています。

1. 人流サービス
   人物を検知し、ホールに居る人数、エレベーターに今何人乗っているか等の混雑状況を把握できる
2. 顔認証サービス
   顔を認証し、自動で開錠・施錠する
3. 自走ロボットとエレベーターが連携するサービス
   建物を巡回するロボットが、違う階へ行けるようにする

プロジェクトはどのように進んでいるのでしょうか。

プロジェクトは以下のように進んでいます。

※アジャイル開発方式

3サービスいずれも細かな問題は少なかったものの、ICとしての付加価値を最大限に引き出すために、「性能」には非常にこだわりました。

たとえば、人流サービスにおいては一度に大人数がカメラに映る場合の処理速度、顔認証サービスにおいては負荷が高まった際に顔をカメラに向けてからの反応速度などが性能に大きくかかわるポイントです。これらの性能向上の具体的なカギは、通信の送受信における待機時間を最小限に抑えつつ、同時に他の処理を並行して行えることです。性能の向上には、これらの基準を満たすための主体的な取り組みが欠かせません。

一番重要視したサービスは何でしょうか？

性能にこだわった開発を行う上で、3サービス中、最も時間をかけたのは顔認証サービスです。

このサービスは、事前に顔の登録を行う、それを基に認証する、という大きくわけて2つのフローがあります。実装は「顔登録」から開始し、あとから「顔認証」を行いました。

注力した2つの重要なポイントがあります。

まず、1つ目は画像解析への負荷削減です。顔認証サービスにはカメラ、クラウドシステム、認証機器など周辺機器が多く関与するため、通信が頻繁に発生します。加えて、映像はデータのサイズが大きいため、画像解析への負荷がかかりやすく、どのように負荷を軽減するか時間をかけて検討しました。

2つ目は、性能と負荷のバランスです。カメラの解像度またはフレームレート(FPS)を上げると被写体が遠くても認証機能が正確になりますが、逆に解像度またはフレームレート(FPS)を上げすぎるとシステムが負荷に耐えられなくなります。このバランスをいかに性能を向上させつつも負荷を最適な範囲に収めることができるか、時間をかけて慎重なテストを行いました。

今回のプロジェクトでは、関連する認証端末や周辺機器が多岐にわたったため、これまでの組み込みの経験が大いに生かされました。

ICの参画による効果について、具体的に教えてください。

自分の担当部分の開発だけを行うのではなく、システム全体を包括的にテストする際には、全体の構造を正確に把握していないと、エラーや予期しない動作の原因を特定するのに時間がかかることがあります。しかし、このプロジェクトにICが参画したことで、これまでの経験や知識を最大限に活かすことができ、一次解析のスピードが大幅に向上し、発生した問題に迅速に対応することができました。

最後に、今後について教えてください。

私たちICは、これからも「性能」にこだわり続け、組み込みやハードウェアに関する専門知識を活かし、最高品質のサービスを提供し続けたいと思います。

 

今回インタビューしたN氏について

今の仕事に就きたいと思ったきっかけを尋ねると 「父のPCを借りてプログラミングをしてみたら、想像以上に楽しくて！」とおっしゃっていたN氏。これがきっかけでプログラミングに関する仕事に就きたいと思ったそうです。ICへは入社して30年、現在は組込みシステムを開発する案件に携わっています。現在、興味のある領域はAI。

 

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