お客様の現場に存在する映像や音などの情報を当社の強みのエッジデバイスを介して見える化し課題解決にお役立ちするセンシング技術をご紹介します。



異音検知

1.異音検知とは

音響・診断分析技術と機械学習を融合し、音で設備異常や故障予兆を診断する技術です。人が音を聞いて正常か異常かを判断する場合は、判断基準があいまいでバラツキが発生するケースや、熟練の技が必要になるなどの課題があります。異音検知により人手によらない定量的な分析が可能となります。


2.活用事例


プラント・電力向けに設備機器の異音を監視

イラスト:プラント・電力向けに設備機器の異音を監視
  • 故障診断ノウハウの定量化
  • 故障発生の早期発見
  • 予兆検知による計画的な保守

工場向けの製品検査に適用し検査精度向上

イラスト:工場向けの製品検査に適用し検査精度向上
  • 熟練工の知識・経験をデジタル化し作業品質の高位平準化
  • データを蓄積し品質改善に活用

3.特長

  • 異常データの蓄積が困難な現場に適したアルゴリズムにより、正常音のみで判定モデルを作成可能、また、予期しない異常も検出可能
  • 独自のノイズ抑圧技術を用いて不要な外乱音を除去するため、騒音下でも監視が可能
  • 非接触で検査するため設置が容易

4.仕組み

監視対象物が発する音をマイクで集音し、その対象物の音の特徴をディープラーニングを使い分析し、正常か異常かの判断を行います。


入力

入力

ターゲットの特徴

ターゲットの特徴

機能選択

機能選択

判定/予兆検知

判定/予兆検知

在席検知

1.在席検知とは

360度全方位カメラで撮影した映像をディープラーニングを応用した物体認識で解析し、そのエリア内の利用状況を分析させる技術です。


利用

利用

分析

分析

2.活用事例

オフィスやカフェなど、さまざまなエリアの利用状況がリアルタイムで確認ができ、空席の案内などに活用できます。


居室で

居室映像

会議室で

会議室映像

食堂で

食堂映像

カフェで

カフェ映像

エリアの利用率を分析し、スペースを効率的に使用できるように改善が図れます。


3.特長

  • 世界最高水準のディープラーニング技術を採用したエリア使用状況の高検知精度
  • ロバストな学習モデルの構築で設置環境や人物の服装などの影響を受けにくい
  • 全方位カメラを採用し、1台のカメラで広範囲・複数エリアをカバー
  • 利用数のグラフ表示やエリア別の利用率等、多様なデータ閲覧が可能

※当社独自技術。アカデミックで公開されているデータ(Caltech歩行者検出の部)を用いた評価で、論文公開情報と比較して世界最高水準であることを確認しています(2016年時点)。


4.仕組み

全方位カメラ画像から特定の対象物を検知し、人物と背景を見分けて人物の位置を検出し、そのエリア内の利用状況を判断します。


映像取得

映像取得

全方位カメラで特定場所の対象物を撮影します。

画像処理

画像処理

カメラで撮影した画像をディープラーニングの応用で、人物と背景を判断します。

検出結果

検出結果

人物の位置を検出します。

バイタルデータ分析

1.バイタルデータ分析とは

カメラで捉えた顔映像から心拍レベル、音声、視線、表情などの生体指標を可視化する技術です。これらの生体指標を分析し、働き方改革、コンテンツ評価などに活用できます。


イラスト:顔映像撮影

顔映像から得られる生体指標

イラスト:心拍レベル、音声、視線、表情

疲労度、集中度、関心度・・・

2.活用事例


業務負荷分析

業務負荷分析グラフ
働き方Aの方が疲れにくい

  • 働き方や作業環境の違いによる疲労度の比較評価
  • お客様KPIと生体指標の相関分析

コンテンツ評価

コンテンツ評価グラフ
コンテンツBの方が良さそう

  • 映像などのコンテンツの比較評価
  • コンテンツの注目領域の評価

3.特長

  • カメラをベースとしたセンシングのため低コストと簡便性
  • 非接触でのデータ収集により被験者の負担を軽減

4.仕組み(心拍レベルの可視化例)

心臓の収縮による血管の容量変化に応じて光の吸収量が変化する原理を活用し、肌の反射光をカメラで観測することで脈波を推定し、心拍レベルを抽出します。


イラスト:心拍レベル可視化の仕組み

人密集度可視化・人流可視化

1.人密集度可視化・人流可視化とは

ネットワークカメラで撮影した群衆の顔や頭部を検知・認識してリアルタイムで人数をカウントします。また、密集度だけでなく滞留状態も把握し、移動している場合は方向と速度の人流計測が可能です。人が大勢集まるスタジアム、商用施設、交差点などでリスク回避やマーケティングに役立てることができます。


説明図:人密集度可視化・人流可視化

2.活用事例

不特定多数の群衆の危険を回避する為に、誘導・人員配置等にお役立ちします。

  • 大規模イベント時の密集度を把握するだけでなく、滞留しているか移動しているかも把握し、移動している場合は、その方向と速度を把握する事で、危険回避の為に効果的な誘導に役立てます。
  • 非常災害時も、危険個所(火災・崩落・浸水等々)と合わせて可視化する事により、安全な誘導にお役立ちします。
  • また、複数拠点の情報と組み合わせる事により、人・車・歩道橋・バス停・駅等、エリア全体の安全確保、予防予知にお役立ちします。

3.特長

  • 人と人が重なり合うような群衆状態でも瞬時に人数カウントが可能
  • 群衆の滞留、密度、移動速度を視覚化可能
  • 時系列でのグラフ化、地図との連携も可能

4.仕組み

監視カメラなどで撮影した映像から人の頭部を検知し、単位区画ごとの群衆人数、密集度、速度を計測します


頭部検出

頭部検出

流量・密集度計測

流量・密集度計測

 

流量・密度計測グラフ

ベビーカー・車椅子・松葉杖検知

1.ベビーカー・車椅子・松葉杖検知とは


イメージ:ベビーカー、車椅子

カメラ映像からベビーカー・車いす・松葉杖を自動的に識別して検知する技術です。 交通弱者の状態を識別し、タイムリーに適切なサポートを行うことにより安全を確保することなどにお役立ちします。


2.活用事例

  • 駅構内では、乗車時の支援に際して、乗車した車両とドア位置だけでなく、お客様の特徴を把握できる映像とセットで降車駅へ引継ぎが可能となります。
  • イベント会場では、交通弱者の往来を自動検知し状態を識別した上でアラート通知されるため、事前に状況が把握でき迅速かつ適切な支援が行えます。

3.特長

  • 交通弱者の往来を自動検知し、種類を識別して把握できる
  • タイムリーにアラート通知され、迅速な支援が可能

4.仕組み

カメラ画像から、事前に学習している物体(ベビーカー・車いす・松葉杖)と背景を見分け、物体の有無を判断します。


映像取得

映像取得

ネットワークカメラで特定範囲を撮影します。

画像処理

画像処理

カメラで撮影した画像をディープラーニングの応用で、物体(ベビーカー、車椅子、松葉杖)を検出します。

検出結果

検出結果

検出した物体を出力します。

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