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Gravio製品紹介
機能紹介
2018-11-16

内蔵のML/AI機能を利用し、カメラ画像から推論データを生成 - エッジとソフトウェアセンサーならではのメリット

内蔵のML/AI機能を利用し、カメラ画像から推論データを生成 - エッジとソフトウェアセンサーならではのメリット

Gravioに内蔵のML/AI機能(ソフトウェアセンサー)

すでに前章でご紹介させていただいたとおり、新Gravioには、ソフトウェアセンサーと呼ばれるML/AIを利用した新機能を追加しています。

この機能は、Gravioが動作しているPCに接続されているカメラを利用し、得た画像データをもとに内蔵の推論エンジンを利用して有意なデータを生成する機能です。

具体的な例としては、カメラで得た画像に複数の人が写っていた場合、その人数を推論モデルを使い推測し、人数の値として、さながらセンサーがカウントしたようにデータとして提供する、というものです。同様に、カメラに写った人物の性別であったり、年齢であったりも推論によってデータ化することが可能です。

Gravioというソフトウェアを利用し、さながら画像データをもとに、センサーで得た情報のように数値として返すことから、弊社では本機能を“ソフトウェアセンサー”と命名しています。

エッジで推論を行うメリット=データの地産地消

画像データをもとに推論を行なう技術は様々なところで利用されています。

古くからあるものとしては顔認識機能内蔵のデジタルカメラや、スマートフォンなどでも顔認識IDなどすでに利用されています。

本機能で重要なポイントは、“顔画像”というプライバシーに非常に関係する画像データをどこへどのように送って処理を行なうか、という場所と方法に関する点、および、どう保持しておくか、という点になります。

当然、取得するデータの回数や質も重要な判断ポイントになり得ます。

セキュリティ・プライバシー的な問題、データ転送・保持に関するコストとスピード、さらには画像サイズと精度の関係など、あらゆる面から考えると、すべてのデータをクラウド側で処理するよりも、このようなデータは“地産地消”すなわち、取得したデータソースの近くで処理をすることが適していると考えることができます。高性能なエッジとカメラにより得られる高画質画像をもとに推論を行ない、推論によって新たなデータを取得したら、もとの画像データは消去することで、プライバシーの概念が発生しにくい有意なデータをエッジ内で生成することが可能です。

また、推論により生成されたデータをクラウドや外部のシステムへ提供することになるため、ネットワークへの負担も少なく、高速・低レイテンシーかつ低コストなシステムの設計が可能になります。

ソフトウェアならではのメリット

また、新Gravioでは、推論モデルを自由に選択したり、アップデートすることが可能です。

エッジ側にある機材そのものに推論エンジンをファームウェアという形で搭載することは一般的な手法ですが、この方法だと、推論モデルのアップデートは容易ではありません。推論エンジンが必要とする推論モデルの大きさにも限界が発生しやすいのです。

この部分を“ソフトウェア”として実装することで、Gravioでは推論モデルの追加、および推論用のデータのアップデートという機能を簡単に実現します。

また、推論エンジンそのものを拡張することも可能ですので、最新のMLを簡単に使う、ということが出来るようになっています。

利用方法

設定は極めてシンプルです。

無償提供版のGravio Freeを含む全てのバージョンで本機能の利用が可能です。

ここでは、順を追って使い方をご紹介していきます。

  1. カメラ内蔵(もしくは外付けUSBカメラでも可)のPCを用意する
  2. カメラで撮影する画像の繰り返し撮影タイミングを決定する(1秒単位で設定可能)
  3. 撮影した画像に対して利用するML(機械学習)エンジンと推論モデルデータを選択

これだけで、画像をもとにしたさまざまなデータをGravio上で生成・収集可能です。

<ソフトウェアセンサー設定画面>

Gravioソフトウェアセンサー設定画面

<撮影した画像に対し推論を実行した結果>

撮影した画像に対しGravioの推論を実行した結果

推論モデルデータの拡張性

Gravioは、標準で搭載している推論モデルデータだけではなく、さまざまな推論モデルデータを利用することが可能です。

標準で添付されるモデルデータはバージョンにより異なります。

Gravio推論モデルデータの拡張性

更に本機能を拡張して利用したい場合、たとえば駐車場と駐車している車のデータから、現時点での駐車台数を推論によって算出したり、現場作業員のヘルメットの画像などをモデルデータとして追加することでヘルメット非装着者への注意を行なうなど、さまざまなシーンが想定されます。

この場合、それぞれのシーン向けに新しい推論モデルデータを作成することで利用可能になります。

屋外の画像を撮影し、推論をすることで、天候を導き出すようなことも可能でしょう。

Gravioでは、特定の市場において必要なデータモデルを弊社、もしくはパートナー様が作成し、有償にて提供することを今後検討しています。

また、Gravioの上位モデルでは、標準添付される弊社作成の推論モデルデータ(人数カウントなど)を、四半期ごとにアップデートしております。これにより、推論の質を高く保てるようになります。

以上、Gravioのソフトウェアセンサー機能をご紹介いたしました。

非常に簡単に使えるよう実装された本機能をぜひご利用いただき、その便利さを実感してみてください。

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