NECは、さまざまな映像分析に利用される基本要素である物体検知処理を、検知精度を維持しつつ効率的かつ高速に実行できる「漸進的物体検知技術」を開発しました。本技術により、処理能力に制約があるエッジ機器でも大量の映像に対する物体検知について最大で約8倍の処理速度を実現します。NECは今後、本技術の開発強化や実証を経て、2022年度の製品化を目指します。

　映像分析は、車両や交差点のカメラ映像の分析による交差点の見守りや交通管制の最適化、店舗や倉庫のカメラ映像の分析による立ち入り禁止区域への侵入検知や施設管理の最適化など、多くの活用が期待されています。これらの映像分析をリアルタイムに行うには、カメラなどのセンサーの近くのエッジ機器で処理を行うことが理想です。しかし、エッジ機器では廃熱・冷却が難しく消費電力が制限されるため、高性能サーバで使用されるGPUなどの高性能プロセッサーを利用できず、処理能力に制約があります。

　映像分析では、ディープラーニングを活用した物体検知ソフトウェア(以下、物体検知AIモデル)によってカメラで撮影された映像から分析対象となる物体を探し出す物体検知処理を行います。しかし、精度の高い物体検知AIモデルは演算量が多いため、処理能力に制約があるエッジ機器では、大量の映像の処理を行うことが難しいという課題があります。一方、演算量を削減した高速な物体検知AIモデルを利用する場合、一般的に演算量と精度はトレードオフの関係にあるため、演算量を削減すると精度が低下して映像分析に求められる認識精度要件を満たせないという課題があります。

　今回開発した「漸進的物体検知技術」を適用することで、処理能力に制約があるエッジ機器でも大量の画像の中から分析対象を効率的かつ高速・高精度に検知し、リアルタイムでのカメラ映像の処理や複数台カメラの同時処理を行うことが可能になります。