物体検知

交通は自然に管理されるものではありません。分析を活用することで、その流れを最適化することができます。車両の検知、分類、歩行者の監視、そして渋滞パターンの特定を行うことで、都市は極めて重要な洞察を得られます。このデータにより、信号機の動的な制御、事故への迅速な対応、そしてよりスマートな長期的なインフラストラクチャー計画が可能になります。

顧客が店内のどこを移動しているかを把握することは、顧客体験を向上させるための第一歩です。分析は、来店客数のカウント、動線の分析、レジ待ち行列の監視を行い、小売業者にレイアウト、人員配置、運営の最適化、さらには問題が深刻化する前のトレンド把握のためのデータを提供します。

空港、産業現場、データセンターにおいて、重要な情報を見逃すことは許されません。分析が物体を検知・分類し、定義されたゾーン内の動きを追跡します。さらに、注意が必要なイベントを抽出することで、オペレーターはノイズに惑わされることなく、真の脅威に集中することができます。

ダウンタイムは、コスト増大を招きます。分析は、生産状況の監視や異常検知をサポートし、ライン停止や物品の置き忘れ、制限区域への不安全な侵入などを特定することで、安全性向上にも貢献します。エッジベースの処理は、問題が深刻化する前に、発生の瞬間に問題をフラグ立てします。

• 予測分析
  集計されたメタデータを活用することで、時系列のパターン特定や異常の早期検知、さらにはリスクが拡大する前の予兆把握が可能になります。それはイベントに対処する状態から先を見通して動く状態への変化です。

• IoTシステムとの統合
  分析は、カメラや環境センサー、音響センサーなど、複数のデータソースやセンサーとの統合が進んでいます。これらのソースを関連付けることで、より広範な状況把握が可能になり、より迅速かつ的確な対応を実現できます。

• AV1と効率的なビデオストリーミング
  AV1などの最新のビデオエンコーディング規格は、高い画質を維持しながら、帯域幅やストレージ容量の要件を大幅に削減します。これにより、ビデオの伝送と保存がより効率化され、インフラストラクチャーコストを増やすことなく、複数の拠点やシステムへ分析機能を拡張することが容易になります。