ビジョン AI: IoT カメラを最大限に活用する

カメラはかつてのようなものではありません。IoT 技術とアプリ開発の進歩により、わずか数ステップでカメラを IoT 対応にできるようになりました。ここでは特にビジョン AI が重要です。キャプチャしたビジュアルデータに ML モデルを適用して、パターンの識別、オブジェクトの検出と分類、または画像のセグメント化を行います。この意味で、AI ビジョンは人間の感覚能力を単に複製するだけでなく、高めることにもなります。以下では、産業用 IoT のどこでマシンビジョンを活用すべきかを見ていきましょう。

IoT の世界では、カメラは大量の貴重なデータをストリーミングし、継続的な運用に関する洞察を提供するエッジデバイスの 1 つにすぎません。 産業グレードのカメラ には通常、インターネット接続とプロセッサが装備されているため、デバイス上でスマートな操作を実行したり、初期データを送信して追加の洞察を生成したりできます。

したがって、IoTカメラはセキュリティと監視だけではありません。その上、運用に関する比類のない洞察を提供し、効率性を追跡し、大規模な IoT システムと通信して、すべてが計画どおりに稼働していることを確認します。

ビジョン AI アプリケーション

では、ビジョン AI を使用できる主な分野は何でしょうか。つまり、ビデオや静止画像内の視覚オブジェクトをキャプチャして処理できる画像分析シナリオならどれでも構いません。このテクノロジーは、工業製造、自動車、小売、物流、またはヘルスケアで利用できます。代表的な用途は次のとおりです。

• エッジ検出。 エッジ検出は、コンピュータービジョンで最も古い手法の 1 つです。これは、アルゴリズムが静止画像または動画内のオブジェクトの境界を検出することです。
• オブジェクト検出。 通常、ここでは、動画または静止画像内の特定のオブジェクトを識別するようにMLモデルをトレーニングします。
• 画像分類。 ここでは、アルゴリズムが画像内のオブジェクトにリレーショナルコンテンツとコンテキストデータを適用して、それらが何であるか、つまりそれらがどのクラスのオブジェクトに属するかを判断します。
• 画像セグメンテーション。 ここでは、画像はピクセル特性に基づいて領域に分割されます。たとえば、前景と背景を分離し、テクスチャ、形状、色を識別して区別するようにアルゴリズムをトレーニングできます。
• パターン認識。 この場合、MLモデルは、繰り返される特性または繰り返されるシーケンスのセットを検出するようにトレーニングされます。

カメラをスマートに

コンピュータビジョンの用途は、物体分類を目的とした単純な画像処理、安全性が要求される環境での顔認識、品質管理ソリューション用の目視検査アプリ、より高度な洞察を得るためのビデオ分析シナリオでの動画像認識から、カスタムのディープラーニングアルゴリズムに基づく複雑な多面的ソリューションまで、何でもかまいません。どうやってそこにたどり着くのか？

IoT プラットフォームでビジョン AI テクノロジーを最大限に活用

Record Evolutionを使用すると、他の組み込みデバイスと同じようにカメラをIoTプラットフォームに接続できます。ダウンロードしてください IoT アプリストアのアプリ、数分でインストールでき、すぐに実行してコンピュータービジョンソリューションを作成できます。プラットフォームの IoT 開発スタジオを使用して、独自の機械学習アルゴリズムを構築またはインポートし、これらを AI モデルに基づいたアプリとしてパッケージ化し、スマートカメラで展開する AI ソリューションを構築することもできます。カスタムモデルは、画像データからの視覚的入力に基づいて更新されます。

カメラを IoT プラットフォームに接続し、アプリをインストールして実行し、カスタムダッシュボードで結果を視覚化します。

さらに、無線でカメラソフトウェアの更新を行い、さまざまなプラットフォームの可能性を活用できます。これらは、ビジュアライゼーションから機械学習、モデル最適化、あるいは多岐にわたります。 AR ソリューションとの統合。IoT アプリは、製造業務にデジタルユニバースで必要な優位性をもたらす豊富な機能をカメラに提供します。コンピュータビジョンの用途は、物体を分類するためのシンプルな画像処理、安全性が要求される環境での顔認識、品質管理ソリューション用の目視検査アプリ、より高度な分析のためのビデオ分析シナリオでの動画像認識から、カスタムのディープラーニングアルゴリズムに基づく複雑な多面的ソリューションまで、多岐にわたります。また、カスタムモデルは、画像データからの視覚的入力に基づいて更新されます。

スマートカメラの産業用ユースケースの追加

製造業以外にも、AI搭載のIoTカメラは、小売、物流、輸送、イベント管理、農業など、さまざまな業界ですでに使用されています。いくつかの基本機能から始めて、既存のビジョン AI ソリューションの上に IoT アプリを構築してさらに多くの IoT アプリを追加することで、IoT カメラの機能を拡張できます。こうすることで、エッジ AI の力を最大限に活用し、ビジョン AI システムから得られる視覚情報を最大限に活用し、さらに貴重な洞察を得るための土台を築くことができます。

そして言うまでもなく、IoTプラットフォームに接続されたカメラは、最新のサイバーセキュリティとプライバシーの基準に準拠しています。カスタム IoT アプリを使用すると、必要なデータだけがクラウドに転送されます。さらに、クラウドデータとエッジデバイスでのデータ前処理の間には明確な境界線があります。こうすることで、IoT カメラソリューションは常に GDPR コンプライアンスを確保し、個人を特定できる情報を最初から効果的に保護できます。

スマートカメラの用途:例

スマートIoTカメラの用途は？人間の知覚だけでは危険を特定できないシナリオでは、カメラが介入する可能性があります。たとえば、スマートカメラは人間が気づく前に火災を検知できます。このように、AI コンピュータービジョンは、監視や単純なセンサー技術に頼って煙を検知していた従来の消火対策の域を超えています。

どうやって?（人間による）モニタリングに依存するアプローチは、人間の目への依存度が高すぎるため、欠陥が生じる可能性があります。しかし、人間の目が煙を検出できるのは、煙が広がり始めて技術的に見えるようになってからです。その結果、火災の危険への対応が大幅に遅れています。製造現場の主要な場所にAI搭載カメラを設置すれば、大きな違いが生まれます。また、火災の危険性を早期に検出できるだけでなく、自動アラートを送信することもできます。

これは、AI搭載のIoTカメラが持つ多くの可能性の一例にすぎません。当社のスマートカメラシステムが AI とコンピュータービジョンの可能性を引き出すのにどのように役立つかについて、詳細についてはお問い合わせください。

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