技術者ブログとして日ごろ取り組んでいる学習内容をご紹介します。
今回はAI、ビッグデータをテーマにしている第1ユニットです。
防犯・監視カメラ
今回取り上げた技術は監視システムです。
昨今、町中にはたくさんの防犯・監視カメラが設置されており、日本中に約５００万台のカメラが設置されているそうです。あなたが何気なく道路を歩いていてもカメラで録画されているかもしれません。防犯・監視カメラは設置しているだけでは効果は半減してしまいます。録画データを分析、管理することで有用性が増すのです。
防犯・監視カメラはAI、ビックデータの活用例として、ニュースやドキュメンタリーの犯罪捜査で犯人の録画映像から、逃走の足取りを掴んで逮捕に至ったと報道されています。それは各地の防犯カメラの画像を確認したり、大量の録画データを元に顔認証で犯人を特定しているのです。
ほかにもコンビニ、スーパーのレジや駅の改札にも設置され、統計情報の取得、不正利用防止などに活用されています。
第一ユニットでは
それと同じように既存の防犯・監視カメラを活用しようとすると多くの障害が立ちはだかります。それは既存の防犯カメラの所有者もさまざまで、権利関連もあり録画データを活用するには費用がかかります。また、先駆者がすでに実用化しており、ニーズにはあれど、介入するには高いハードルとなってしまいます。そこで、あまり設置がされていない郊外や山間部に注目しました。郊外や山間部の大半は農地や山林であることが多く人があまり訪れないところでもあるのですが、これらの管理にも労力が費やされているのです。
・農地に水が入っているのか？
・害獣に作物を荒らされていないか？
・不審車や窃盗犯がいないか？
また、農地の管理は自宅からの距離もあり、見回りには時間や労力がかかります。私の実家も農家であり、両親が農地の見回りに出かけるのをよく見かけます。
第一ユニットでは過去に下記の活動を行ってきました。
・画僧解析による顔認証
・unityを使ったスマホアプリの開発
・チャットボットの開発
これらを生かし、監視システムの構築、運用を行うことを目標として活動を行っています。
監視システムの概要
監視カメラは常時録画されるわけではなく、画面内に通常と異なるものが映った時に録画を行います。録画された画像を分析し、警告するかどうかを判断します。（画像解析）
・不審車、害獣、窃盗犯が映った場合、警告する
・システム利用者、登録車が映った場合、何もしない
システムはスマートフォンへLINE等のSNSを通じて警告や画像を利用者に連絡されます。（チャットボット）
また、パソコンで警告対象の設定、警告頻度や傾向分析の確認といったことを可能とします。スマートフォンで管理アプリを提供し、簡易的な設定を可能とします。（スマホアプリ）
上記のような監視システムがあれば、自宅に居ながら農地の状況が把握でき、必要な時だけ現場に行くことで時間と労力を抑えることが可能と考えます。農協や農業法人等と協力し、展開を進めたらと思います。
次回は具体的な内容を掘り下げていけたらと思います。