インテリジェント・単眼カメラ
Intelligent Mono Camera
特長
単眼カメラ＋AIで物体の距離計測、物体を地図に表示
AIカメラによる物体距離認識および認識物体の地図マッピングにより低コスト・省電力を必要とする場面でインフラ基盤に情報を提供できます。
例えば、事故を少しでも減らすために、踏切内の監視、工事現場など危険区域への人の侵入検知などに活用できます。
また、ダイナミックマップへの情報源を提供するIoTエッジデバイスとして応用できます。
例えば、事故を少しでも減らすために、踏切内の監視、工事現場など危険区域への人の侵入検知などに活用できます。
また、ダイナミックマップへの情報源を提供するIoTエッジデバイスとして応用できます。
利用シーン・事例
機能・スペック
主な機能
AIカメラ機能
| AIによる物体認識 | ディープラーニングにより物体を認識します 学習済みデータの差し替えで認識したい物体を変えられます |
|---|---|
| 物体距離計算 | 単眼カメラで物体までの距離が分かります |
| ROS2メッセージ出力 | 物体の位置、大きさ、速度、切り出し画像などをROS2メッセージ形式で出力します |
| キャリブレーション | カメラを設置して人が歩くことで、カメラ設定が完了します |
| クラウド | ROS2もしくはMQTTが受信できるWebアプリ実行環境 |
表示機能
| ROS2メッセージ受信 | 複数のAIカメラからデータを受信します |
|---|---|
| 物体の地図マッピング | 物体の緯度・経度を元に地図に表示します |
システム構成
動作環境
AIカメラスペック
| カメラ性能 | 1080px |
|---|---|
| 認識処理性能 | 10fps |
| 防水 | 簡易防水 |
| 消費電力 | 約20W |
| AIエンジン | OpenVino |
| 通信フレームワーク | ROS2 |
表示PCスペック
| CPU | Intel CPU CORE i5 |
|---|---|
| メモリ | 4GB |
製品イメージ
導入支援
| 導入の流れ |
|
|---|
資料ダウンロード
よくあるご質問
- Q何が認識できる?
- デフォルトでは人と車を認識。自前で学習させた学習済みデータの差し替えで認識したい物体を変えられます。
- Q AIのモデルは？
- OpenVino(インテル製フレームワーク)を利用して、AIモデルはSSD MobileNet。YOLO V3でも可能です。現在はCPUのみでディープラーニングを行っています。
- Q 位置（距離）の精度は?
- 精度がいいのは30m程度、誤差は数十センチ程度。動いているときはトラッキングでカバーできます。撮る位置は高い方が良いが高すぎても良くないです。大体3m程度を推奨しています。
- Q 認識できる範囲は？
- 複数カメラを統合できるため、30m毎にカメラを設置すれば広範囲に認識できます。
- Q 夜間での利用はできる？
- 真っ暗な場合は認識できません。環境によりますが、人が見て対象の物体が認識できれば夜間でも利用できる場合があります。
また、カメラが直射日光を受けたり、陰の中に物体がある場合に、認識しづらい場合があります。
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