東芝、「一般的なPC」でも混雑している場所を密度マップ化できるAIを開発

　東芝は6月12日、独自の深層学習手法によって、カメラ画像に映る群集の人数を、一般的なPCでも高速に計測できる画像解析AIを開発したと発表した。

　深層学習方式による解析は一般的にGPUなどの専用の演算装置を必要とするが、同技術は一般的なPCに搭載されているCPUによる高速解析が可能で、1分間に約180台のカメラ画像を処理できるという。

　また、従来の深層学習手法は、画像に映る人物を同一の推定単位・尺度で解析するため、カメラからの距離によって人物の大きさが変わると正確に検知できず、推定精度が低下していたと同社では説明。

　しかし、同技術は人物の大きさの変化に対応するため、画像に映る複数のグループが大小どのようなサイズであっても解析できるネットワーク構造にすることで、推定精度の向上を実現。従来の深層学習手法と比較し、画像1枚あたりの測定人数の誤差を16.0％から14.7％に改善しているという。

　さらに、画像の中で混雑している箇所を密度マップとして可視化し、流れの中で人が滞留している箇所や密集箇所を検知することが可能。監視カメラの画像から、密集状態を検知・通知することで、店舗や公共施設内の状態を把握できるようになり、監視の平準化・省力化が図れるほか、滞留する場所を可視化することにより密集緩和対策への貢献が期待できるとしている。

　同社では今後、新型コロナウイルスの感染予防などの応用に向けて、同技術を東芝グループの製品やサービスに広く活用することを検討。2020年度中の製品化を目指すとしている。さらに、渋滞の解消に向けた車両数解析、在庫管理に向けた箱や商品数解析に対応するなど、解析の対象を拡充するという。