AIカメラ製造業における、個数・人数カウントの仕組みとは？

AIカメラで個数カウント・人数カウントする場合、まず「機械学習モデル」を用意します。

機械学習モデルとは、正しい判断ができるようにコンピューターに学ばせる方法です。
例えば、りんごは1、みかんは2とする正解データを作成し、2種類を区別してカウントできるようにするといった具合です。

イメージとしては、AIに教科書を与えて勉強を促すようなものです。

次に、作成した機械学習モデルを基に「画像認識」します。

カメラで撮影した画像・映像を取り込み、AIが認識しやすいように明るさを調整したり歪み・ノイズを取り除いたりします。

背景と「物・人」を領域ごとに区別する、というセグメンテーションが使われます。

次に、認識した画像の中から「物体検出」します。主に画像内にある「物の種類」「位置」を認識し、どこに何があるのかを特定します。

物体検出後「個数カウント・人数カウント」が開始されます。

この時カメラに映っている映像から、フレーム毎に人数を測定し、AIが「人間」だと判断した数がカウントされます。検知エリアの指定も可能です。

その人が誰なのかという「個人の特定」にも活用できます。

参考：経済産業省「中小企業のＡＩ活用促進について」

製造業における「AIカウント」の活用事例1つ目は、「在庫数のカウント」です。

工場・倉庫などでは様々なパーツや材料・製品が置かれていますが、その全てを管理するのは、手間と時間がかかります。そこでAIカメラを導入すれば、在庫管理を自動化できます。

製品の形を識別することで、リアルタイム認識も可能です。

参考：日本経済新聞「画像認識で商品棚を見える化、在庫管理は数分で完了」

製造業における「AIカウント」の活用事例2つ目は、「出社人数のカウント」です。

数十〜百人が集まる現場では、出社・退社管理もひと苦労です。そこでAIカメラを導入すれば、エリア別に人数カウントできます。

近年では「顔」だけではなく「頭の形」から個人の特定が可能で、後ろ向きの人も識別できるよう、技術が進化しています。

感染症対策として、混雑回避にも繋がります。

参考：PR TIMES「月額500円でコロナ禍の3密を可視化できる、AI人数カウントサービス」

製造業における「AIカウント」の活用事例3つ目は、「立入禁止エリアへの侵入を監視」です。

一般的な防犯カメラでも、不審人物・侵入者の監視は可能です。一方AIカメラの場合、領域ごとに映像解析できるので、人が立ち入った場合に「人間」だと検知できます。

また「立入禁止エリア」の設定も可能なため、警備体制の強化に繋がります。

参考：クラウド Watch「クラウドAI画像解析サービス「OPTiM AI Camera」」

以上、製造業における「AIカメラ」の人数カウントの個数・人数カウントの仕組みについて知りたい方の参考になれば幸いです！