Video Management System (VMS)
VMSとも呼ばれるVideo Management Systemsは、多数のカメラやその他のセンサーから入力された情報を収集し、保存、検索、分析、表示など、ビデオ処理に関連するすべての情報管理に対応します。
VMSは通常、セキュリティや監視のために使用され、個人のプライバシーを維持しながら個人情報の安全性を高めることができます。
従来、ライブ ビデオ ストリームの分析は手動で行われ、人間の知覚に依存していました。現在、ディープラーニングは画像解析の自動化を可能にし、それによってスケーラブルで高性能なソリューションを使用出来ます。
リアルタイムで正確な画像解析を実現するには、VMSシステムには高性能な計算能力が求められます。AI分析は、低コストで、より高速かつ高精度に高解像度の画像を処理するため、関わる市場に画期的な変革を起こしています。Hailoは、Total Cost of Ownership を抑えてエッジでの高度なAI分析を実現します。
リアルタイム推論
低遅延と高フレームレートは、
高速な画像解析、物体検出などビデオ ストリーム上で可能にします。
費用対効果の高いソリューション
単価あたりより高い演算能力は、アプリケーション当たりより複雑なストリームへ、ストリーム当たりより多くのApplication、更にはプラットフォームあたりより多くのストリームとなり、と同時にイベントベースの記録によりストリーミング帯域幅とストレージスペースを大幅に節約されます。
高精度
誤ったアラートや検出漏れなど
低減して性能を確かなものにします。
プライバシーの向上
エッジでのビデオ分析により、個人を特定できる情報（PII）をクラウドに転送、保存が不要になります。
容易なIntegration
幅広いプラットフォーム、オペレーティング システム、ニューラル ネットワーク モデルをサポートする包括的なソフトウェア スイート
高信頼性
過酷な環境に対する厳しいシステム要件を満たし、産業向け使用条件に適合します。
ビデオ分析レイヤー
ビデオ分析の最初のステップは、リアルタイム応答と将来の検索、分析のための長期保存の両方を目的としたシーンの理解とメタデータ抽出です。高度なアルゴリズムを活用して、ディープ ラーニング タスクを実行する複数のニューラル ネットワークを展開できます。
物体検出
特定のオブジェクトまたはオブジェクトのクラシフィケーションを識別するために使用され、以下に使用出来ます。
カウント
特定の領域内の人や物体の数をカウントします。特にエリアが制限されている場所や安全上問題のない場所などで使用されます。
密度推定
人口密集地域のインテリジェンスなモニタリングがますます求められています。カウント数とは異なり、以下の項目でソリューションを提供します。
属性探知
特定の人物や物体をリアルタイムに精度の高い分析をします。
ポーズエスティメイト
複数の人物の姿勢を分析することで、特定の行動を推定することができます。
深度推定
2人以上の人や物の距離を計算するために使用されます。
ビデオ分析の 2 番目のステップは、正確な洞察によりリアルタイムに物体検出をします。例えば、アラームを鳴らしたり、セキュリティ担当者や救急隊員へ呼びかけたりします。
クラウドマネジメント
人や車両のカウント、および密度推定に基づいて、交通監視システムは、高性能なAI
ビデオアナリスティクスをリアルタイムで行い、正確な洞察とアラートを実現します。
ペリメータープロテクション
顔と人の属性、ポーズエスティメイトと距離測定はすべて、立ち入りが制限されたエリアや危険地帯の安全確保に役立ちます。
ソーシャルディスタンス
パンデミック対策や人々が公共の場所でソーシャルディスタンスを維持しているかどうかを検出するために使用され、公衆衛生問題を支援します。
行動分析
遭難信号を認識し、救急隊員をできるだけ早く現場に到着させるために、911への通報よりもはるかに迅速にアラートを発します。
行方不明者/落し物・置き忘れ
プロパティのインデックス作成とポーズエスティメイトに基づいて、セキュリティ担当者が行方不明者/荷物を探したり、容疑者を追跡したりするのに役立ちます。
ナンバープレート認識(LPR)
駐車場、車庫入退室管理、高速道路や都市部での通行料徴収を確実にします。
ビデオ分析の 3 番目のステップは、メタデータのインデックス作成、保存、検索です。複数の視点と長期的な分析を通じて、パターンを推測します。これは、以下のような目的で採用することができます。
索引と記録
データを効率的に管理し、通信とストレージのコストを削減するために、人工知能を使用して背景映像を区別します。これにより、システムはユーザーが定義した重要なイベントのみを記録および保存することができます。
まとめ
カメラ入力の編集された簡潔なバージョンを作成するために使用されます。これには、重要な映像のみが含まれ、「不要な映像」が切り取られます。
データ抽出
データ抽出は、ビデオ ストリームから抽出されたメタデータに基づいて、保存されたデータのパターンを識別します。このメタデータがより良く、より精巧であればあるほど、より良い推論結果が提供できます。 精度の高いディープラーニングのアルゴリズムにより、メタデータの品質が向上します。
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