車両認識・車両検知

車両検知によって実現できること

監視カメラ映像から車両、台数カウントや行動を検知することで、監視の自動化や駐車場の管理、安全の対策などが可能です。

映像から車両を検出し、監視業務を自動化する

監視エリアに車を検出した際、パトランプを鳴らす、メールを出す、カメラ映像を切り替えるなどのアクションとの連動ができます。映像管理システム(SK VMS)を利用すると、アクション連動の部分を設定のみで実現可能です。車両検出だけではなく、車両ナンバー認識システムを使用することで、特定車両に応じた個別のアクション(ゲートの開閉など)を定義可能です。

  • 録画の開始、録画情報へのブックマーク
  • パトライト連動、プログラム起動、カメラ切替
  • 警備警戒、ゲートオープン
車両検出と車両ナンバー認識システムを使用すると、ゲートの開閉も可能です。

実装方法

AI搭載型NVRや、カメラ組み込みのAIなど、デフォルトで車両認識を搭載した機器が存在します。「映像から車両を検出する」という目的のみであれば、作成済みAIの活用でコストを抑えて実装できる可能性があります。車両検出の精度がある程度求められるケース、検出後のアクション連動がある程度確実に実行される必要があるケースは、得られる映像画角に応じて車体の映像を学習する、カスタマイズ型での実装を推奨しています。

  カスタマイズAI 作成済みAI
車両映像の学習コスト 必要
得られる映像から学習
不要
精度チューニング 可能
追加学習可能
不可
追加学習は不可、設置場所やカメラ性能などでチューニング
アプリケーション連携 可能
アプリケーションとの連携を前提にシステム設計可能
製品による
大多数の製品がAPIを備えている、仕様の調査は必要
AI推論の実行場所 指定なし
オンプレPCやサーバ、クラウド環境など指定可能
製品による
カメラ本体、NVR本体、専用エッジPC、クラウド型など
全体のコスト 数百万~数千万規模 数万~数百万模

活用シーン

監視エリアに車を検出した際、パトランプを鳴らす、メールを出す、カメラ映像を切り替えるなどのアクションとの連動ができます。映像管理システム(SK VMS)を利用すると、アクション連動の部分を設定のみで実現可能です。車両検出だけではなく、車両ナンバー認識システムを使用することで、特定車両に応じた個別のアクション(ゲートの開閉など)を定義可能です。

ネットワークカメラとAI搭載のNVRで、監視エリアに車両を検出すると、音声を流したり、パトランプやメール通知をすることができます。

工事現場・建設現場

  • 特定車両到着時の通知
  • 録画情報へのブックマーク(確認作業の省力化)

セキュリティ性の高い設備

  • 車両検知時のアラート、警備との連動

高速道路・駐車場

  • 料金ゲートでの録画開始
    (映像送信帯域削減、ディスク使用量の効率化)
  • 監視員、収受員への通知

物流関連、トラックからの荷下ろし作業場など

  • 録画の開始とブックマーク、ライブ映像の切り替え
  • 伝票発行時の返却漏れや搭載漏れの振り返り確認の効率化

台数カウントで駐車場の利用状況を
リアルタイムで見える化

取得した監視カメラの映像に映っている車両の台数をカウントすることができます。監視エリアにおける車両台数の遷移のデータが蓄積可能なため、監視員が目視で確認しなくても、カメラとAIのみで駐車場などの利用状況を把握できます。また、車種や色などの属性を別途AIにて検出することにより、各属性別の時系列統計情報の蓄積も可能です。時間帯当たりの天候、混雑時の利用実態を録画映像から状況を分析ができ、効率の良い運用を目指す上で重要な情報源となります。

  • 駐車場利用状況のリアルタイム連携(混雑把握)
  • 利用状況の統計情報作成(マーケティング活用、施設利用状況の改善などで使用)

混雑状況を把握し、満空状況のお知らせが可能

リアルタイムの映像と車両台数カウントを連携することで、混雑状況の把握が可能です。駐車場の満空情報やエリア別の利用状況をシステムと連携し、利用者に対して現在の状況をお知らせすることができます。センサー設置は工事費用が必要となり、且つ複数箇所の場合は高額となりますが、カメラ映像とプログラムのみで実施可能であれば、従来型よりも安価に全体のシステムを実現できる可能性があります。

車両をカウントし、満空状況をリアルタイムでお知らせします。

実装方法

AI搭載型NVR(NVR708AI)や、カメラ組み込みのAIなど、デフォルトで車両認識を搭載した機器が存在し、多くのモデルが車両の検出と合わせて台数のカウント機能を保持しています。カウント精度がある程度求められるケースは、得られる映像画角に応じて車体の映像を学習する、カスタマイズ型での実装を推奨しています。実装方法とコストに関しては「監視業務の自動化」と同様です。

AI搭載型のNVR708AIとAXISカメラの画像

台数カウントにおける課題と対応策

AIの実装は可能となる場合も、システムとして利用する上で考慮する事項が複数存在するケースがあります。
システム・ケイでは、以下の様に作成済みのAIが踏み込めない課題に対して、実績やSIの知見を活かして解決策を検討し、業務利用の実現性を高めることが可能です。

  • 天井の設置ではなく角度のある場所から撮影する場合、ある程度車が重なる環境でも、車体の特徴量を合わせて抽出し車両台数カウントの精度向上を検証することが可能です。
  • 設置場所が限られており、複数箇所のカメラ映像となる映像を結合し、1枚の映像として車両を学習することで、不整合なく車両台数のカウントを実現することが可能です。(映像品質による)
AI搭載のNVRとネットワークカメラを使用し、駐車場の混雑や利用状況を把握するサンプル構成図

車両分類による車両誘導業務の自動化

監視エリアに車を検出した際、車種や特定車両により駐車エリアなどの誘導方法が異なる場合に、その案内をシステムにより自動化することが可能となります。車両ナンバー認識システムを使用することで、より特定車両に応じた個別のアクションを定義することが可能です。

  • 車両別の個別誘導(車両別駐車場所の管理)
  • 特定車両到着時のアクション(登録車、登録者以外の判断)
車両検出と車両ナンバー認識システムを使用すると、ゲートの開閉も可能です。

実装方法と活用シーン

カスタマイズ型の車両検出+車種判別や、車両ナンバー認識システムのみ、または車両検出+車幅測定の組み合わせなど、様々な実装方法が考えられます。

駐車場・立体駐車場

  • 特定車両到着時の誘導、混雑の解消

セキュリティ性の高い設備

  • 車両検知時のアラート、警備との連動
ネットワークカメラが特定車両を検出し、到着時にタブレットと連動し誘導員が駆けつけたり、案内盤と連動し利用状況を知らせる構成図イメージです

車両追跡による車両行動の分析

監視映像における車両の走行状態を追跡することが可能です。道路であれば車線の走行状態、駐車場や物流拠点であれば場内の動線、指定エリアへの駐車状況などを把握することが可能となります。また、リアルタイムの車両行動を分析をすることで、現場での監視業務の自動化・無人化が可能です。逆走状態の検知や、禁止エリアへの侵入検知、異常速度検知時のアラート連動などが実現可能です。

高速道路の画像

実装方法と活用シーン

得られる映像により個別検討となります。車両検出や侵入検知に関しては、作成済みAIとの組み合わせにより実装可能となるケースもありますが、追跡に関する部分は特徴量の把握となるため、カスタマイズAI型となるケースが多くなります。

車両検出により、工事現場の禁止エリア侵入の警告や高速道路の逆走を担当者へ通知などを実現するサンプル構成図

工事現場・建設現場・セキュリティ性の高い設備

  • 禁止エリアへの侵入アラート
  • 録画映像へのブックマーク
  • 警備との連動

駐車場

  • 指定エリアの駐車状態把握(テナント別利用状況把握)
  • 動線把握(大型駐車場など)

高速道路

  • 逆走や危険走行の管制室、監視員、収受員への通知

物流倉庫

  • 作業動線とトラッキングによる作業効率・レイアウトの改善
  • 禁止エリアの走行検知、作業員へのアラート

駐車場管理による作業の効率化

映像から車両を検出するAIと、管理システム構築を組み合わせることで、効率的な駐車場運営に向けたアプローチが可能となります。現在の状況の見える化だけではなく、追跡技術と組み合わせることで駐車場所別での利用状況の把握や車両別での行動追跡が可能となり、より高度に利用状況を把握できます。得られた情報を分析データとして活用したり、予約システムと連動することで混雑の緩和にも繋げられます。 上記の実現に向けた実践例として、東京団地冷蔵様での取り組みをご紹介いたします。

AIと管理システムを連携し、駐車場に止められた車を検出し利用状況を把握する画像
様 導入事例

東京団地冷蔵株式会社様のご協力のもと、2021年10月から実証実験を行い、2022年10月よりお客様へ駐車場映像解析システムのサービス提供を行うことが決定いたしました。 本プロジェクトは、トラックを駐車するスペース(トラックバース)の見える化を目的とし、課題整理を行っていきながら、施設内のDXを進めました。これまで駐車場施設内は警備員を複数人配置し車両整備から管理まで俗人化されたオペレーションで行っていましたが、今回の駐車場解析システムを導入し混雑状況の把握、データ収集、分析を行うことで、従来のオペレーションとは異なる新たな業務スタイルを創出いたします。

カメラで車両を撮影している画像

2021年10月から2022年1月に渡りカメラ2台で実証実験を行いました。プログラム作成のため53,000枚の画像を切り取りしアノテーションを実施。 全4項目の車両分類に成功いたしました。今回の実証実験で作成したAIと、ダッシュボードアプリケーションを使用した冷蔵倉庫内での実用化と運用を2022年10月より開始します。

AIと管理システムを連携し、駐車場に止められた車を検出し利用状況を把握する画像

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