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画像や映像を解析して公共の「安全」と「快適」に貢献する
NECのパブリックセーフティソリューション

2017年03月21日

 空港や港、駅、商業施設やイベント会場には不特定多数の人が大勢集まる。混雑が慢性化すると、思わぬ事故やトラブルが発生しかねない。都市部は犯罪の発生率も高い。NECは世界トップクラスの解析精度と処理速度を誇る高度な顔認証技術をベースにしたパブリックセーフティソリューションの提供を通じ、誰もが願う公共の「安全」と「快適」に貢献する。

グローバル化で進む国際的な「人の移動」

 国・地域の垣根を越えてつながりを深めていくグローバル化は、政治・経済・文化などあらゆる領域で劇的に進行を続ける。世界銀行はグローバル化を「個人や企業が他国民と自発的に経済取引を始めることができる自由と能力」と定義している。経済的に見れば、グローバル化は国内市場と海外市場の境目がなくなっていくことを意味する。貿易による商品・サービスの取引や海外への投資も増大する。

 動くのはモノ・カネだけではない。高い賃金や活躍の場を求めて他国での就労を目指す者が増え、企業は必要な労働力を海外から調達することを目指す。グローバル化は、すなわち国境を越えた「人の移動」が顕著になることでもあるのだ。

 国連が2012年に発表したすべての国連加盟国における国際人口移動者(観光などの短期滞在と長期にわたる滞在を含む)数によると、1990年に1.5億人だった移動人口は2000年に1.8億人、2010年には2.1億人に達した。この統計には政治難民による移動も含まれるため、すべてがグローバル化による影響とはいえないが、国際的な移動人口が増加傾向にあることは明らかだ。

人手による映像監視には限界がある

 それとともに新たな課題も顕在化している。国境検問所や空港、港などでの出入国管理がその最たるものだ。移動人口の増加は国や地域の結びつきを強める一方、国際犯罪などのリスクの増加とも無縁ではいられない。出入国審査においてリスクを早期に発見し、いかに安全を確保するかがより重要になっているのだ。

 安全を確保するにはチェックを怠ることはできない。本人確認や荷物検査は厳密に行う必要がある。それは出入国審査に当たる職員の手間と時間の増大を意味する。待ち時間が長くなるのは渡航者にとっても苦痛なことだ。大勢の人が集まる場所は犯罪やトラブルの発生しやすい場所でもある。出入国審査以外でも不審者・不審物のチェックや見回りを強化することが求められる。

 かといって職員の数を簡単に増やすことはできない。人や予算の確保は難しい問題だ。出入国審査や施設内チェックを効率的に行える仕組みは、グローバル化に直面する国々にとって共通の課題といえるだろう。

 大勢の人が集まる場所での安全・安心の確保という課題は空港や港だけでなく、都市部の繁華街などにも当てはまる。設置された防犯カメラの映像を監視すれば異常の早期発見に役立つが、それを逐一漏らさず監視することは難しい。大規模な施設は防犯カメラの数も多く、すべての映像のチェックをカバーしきれないからだ。人の判断では異常の予兆を見極めることも難しい。人手による対策では限界がある。

同じ場所に頻繁に出現する人物を瞬時に特定し、トラブルを未然に防ぐ

 この課題解決にICTが貢献できる部分は大きい。社会価値創造型企業への変革を目指すNECは、世界トップクラスの解析精度と処理速度を誇る高度な顔認証技術をベースにしたパブリックセーフティソリューションを数多く提供している。膨大な映像や大勢の人が集まる映像の中から特定の人物を識別したり、特定の人物が映る映像だけを追跡監視したりすることなどが可能だ。人の行動を分析し、異常を検知することもできる。

 例えば、何らかのトラブルを捉えた映像が残っていれば証拠能力は高いが、それが役立つのは多くの場合、事後対応だ。その点、NECのソリューションは不審な人物の特定や異常の予兆検知を瞬時に行える。それを基にトラブルが起きる前に適切な対処を行うことで、事件・事故を未然に防ぐことができる。

 大量の映像から特定のパターンで出現する人物を高速に検索する人工知能ソフトウェア「NeoFace Image data mining」はその1つだ。これはNECが開発した顔認証技術「NeoFace」と類似度を基にデータをグループ化し、特定のパターンを高速検索する技術「時空間データ横断プロファイリング」を組み合わせたもの。NeoFaceは世界最高水準の認証精度を誇り、米国国立標準技術研究所(NIST)が実施する顔認証技術ベンチマークテストで4回連続No.1を獲得している(※)。

NEC、米国国立標準技術研究所(NIST)の顔認証技術 ベンチマークテストで4回連続の第1位評価を獲得

 最大の特長は複数箇所に登場する人物を見つけ出す「n:n照合」を実現している点だ。大量の映像データから顔の「類似度」を基にグループ化し、特定の出現パターン(時間・場所・動作など)から人物を高速に分類・検索する。特定の人に焦点を当て、その人と一緒にいる人物を探し出すこともできる。同一人物と見なせる出現パターンを分類し、出現時間・場所・回数などで検索を行うことも可能だ。

NeoFace Image data mining画面イメージ(関連人物検索)

 複数箇所に出現する人物を分類・検索することは、従来の顔認証技術で行うこともできるが、それにはすべてのシーンに映っているすべての人を確認しなければならない。膨大な数の照合が必要となり、処理に時間がかかる。1万人が登場する大量映像の中から同一人物を特定する「n:n照合」を従来技術で行うと40秒以上かかるが、この技術を使えば1秒以内で対象を特定できるという。

 カメラ映像中に「同じ場所で頻繁に出現する人物」や「複数の場所に現れた人物」を瞬時に発見することで、防犯対策のほか、犯罪捜査の初動対応の迅速化などに効果が期待できる。

 2016年11月5日に東京湾岸エリアで開催されたスポーツ大会「ザ・コーポレートゲームズ 東京 2016 アジア パシフィック」では、この技術を用いた先進警備支援システムの実証実験を行った。複数の競技会場に設置した定点カメラやスタッフが装着したウェアラブルカメラ、ドローンに搭載したカメラなどで撮影した各映像を統合監視し、安全かつ円滑な大会運営に貢献した。

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