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日立、AIでMを防ぐ

日立作所の研|開発グループは、防瓮メラのネットワークをWし、人の顔・eかたち・K△覆匹琳`撃情報から、AI(人工Α砲鮖箸辰匿颪定し、さらに{跡するシステムを開発した。M防Vが狙い。

図1 人間のeつ12|類、100項`以屬徴をデータベースに入する

図1 人間のeつ12|類、100項`以屬徴をデータベースに入する 12|類の項`は、髪型、髪色、嵌梢箸寮K△反Аeち颪例~無や|類、下半身のK△反、履颪煉|類と色、⊂、性別、Q齢。


j模なイベントや広域のo共空間での警△、2020Qの東Bオリンピック/パラリンピックに向けニーズが高まると日立は見ており、カメラ情報だけではなく`撃情報も畤佑硫鮴呂忙箸┐。このためAIを使い人颪徴を100項`以屬謀呂辰萄戮く分析しようというのが今v開発したシステムだ。顔認識は言うまでもなく、K(色や柄、|類、靴など)や行動(Vまっている、歩いている、走っているなど)、身のe・形(やせ形、里蟲ぬ、頭髪など)、⊂(眼、杖など)の100項`以屬徴を12|類に分け(図1)、ニューラルネットワークのエータベースに入する。

来の入桔,任、これらの徴を性別や嵌梢箸寮K、荷颪例~無など個別の識別AIに入していたため、リアルタイム処理が困Mだったという。これに瓦靴、日立は人間として識別するための共通の項`だけを最初に共通のニューラルネットワークで処理し、性別や嵌梢箸寮K、荷颪例~無などを~単なニューラルネットワークで処理することで処理時間を来の1/40に]縮したという。

ここでは、徴が瑤討い訖颪鮓つけると、四角で囲み、徴を表すインデックスをデータベースに入れ、_みを加える。`撃情報でKの色や顔の徴なども入する(図2)。


図2 人颪徴から場所、地図、ニューラルネットワークやそのインデックスなどを表した画C

図2 人颪徴から場所、地図、ニューラルネットワークやそのインデックスなどを表した画C


次はその人颪鬟メラで{跡する。リアルタイムで畤佑蕕靴人颪鮗{跡すると、最初はeっていた荷颪鬚△觧刻ではeっていないことがわかれば、その間に荷颪くあるいは}渡した場所を定できる。カメラの{跡では、その人颪良w~情報をデータベースにある情報と比べることになる。ここではw~情報のどの徴を検索すれば見つけやすいかがカギとなる。高]のベクトル検索データベースを使い、1秒以内に検索する。顔検索よりも3倍発見率が屬ったとしている。定は人間にゆだねるという。

日立は、これまでeっている\術とk緒に使うことでjきなイベント会場のW性はより咾泙襪箸澆討い襦これまでの\術としては、ゲートには脈認証や、爆発饕を、
会場内には高機Δ粉カメラを、eっており、さらに人颪鮓―个垢襪海譴泙任留飢鮴篭\術や交通q]を予Rする交通シミュレーション\術もある。

同社は今後、警察の協をぎ、さらに使えるレベルにeっていきたいとしている。今vの\術開発には警察は関係していなかったとしている。

(2017/03/30)
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