センシンロボティクス、リアルタイム映像配信サービス「SENSYN CORE Monitor」を拡張しAI解析・センサー連携が可能に

「SENSYN CORE」はAI×データ利活用を実現するアプリケーションAI開発プラットフォームだ。ロボット制御、データ管理、AI解析などの各機能で構成しており、機能の組み合わせにより、短期間で目的に合わせたアプリケーション開発、現場業務の改善に早期に活かすことができる。

今回はその一機能であるリアルタイム映像配信サービス「SENSYN CORE Monitor」の機能を拡張することで、幅広い顧客ニーズに対応できるようになる。

クラウド技術やインターネットの普及により、ネットワークカメラの初期コストが大幅に削減され、導入が容易となったことで、インフラ業界にも普及が進んでいる。

また、遠隔で自動離着陸が可能なドローンの登場により、ドローンによる映像配信の自動化も進展している。しかし、巡視業務においては、各デバイスから配信される映像を長時間監視することが必要となり、担当者に精神的・肉体的な負担がかかるという課題があるという。

さらに、温度、圧力、ガス検知などの各種IoTセンサーが現場に配置されるケースも増加している。これらを組み合わせることで、現場の状況をより正確に把握することができますが、監視カメラ等の映像配信と各種センサーからの情報は独立していることが多く、単独の情報では現場の状況を十分に把握できない場合がある。そのため、問題発生時の解決に時間を要することもある。

これらの課題に対して、センシンロボティクスは「SESNSYN CORE Monitor」を活用し、遠隔配信される映像データをAIや他のセンサー情報と連携させることで、現場の常時モニタリングの自動化をサポートしている。

拡張機能について

リアルタイム検知

「SENSYN CORE Monitor」で配信される映像データに対してリアルタイムに画像解析を実行することで、異常を即座に検知することが可能だ。課題に応じた開発を行うことで、以下のような検知が実現できる。

火花検知システム（実例）

ネットワークカメラで撮影された動画データをもとに、薄暗い工場内で発生する火花の飛散をリアルタイムで自動検知し、火気禁止エリアでの火花を検知するとアラートを発報するシステムを開発

＜導入効果＞

• データ記録が残るため、作業時の注意喚起や安全対策を講じることができる
• 火花検知以外にも、アルゴリズムを応用してさまざまな用途に活用可能

リアルタイム検知は人的負荷の低減だけでなく、早期発見から初動までの時間短縮にも貢献する。

センサー連携

「SENSYN CORE Monitor」から配信される映像データに、現場に設置されたIoTセンサーから取得した情報を連携させることで、現場の状況をより正確に把握できる。例えば、以下のような組み合わせが可能。

現場異常検知システム

IoTセンサーから取得したデータをAIが分析し、異常な挙動を検知した際には、ネットワークカメラで現場を自動的に録画する。さらに、映像データを解析することで、煙などを識別し、警告を発する。

＜導入効果＞

• 人手では気付きにくい異常を早期に検出することが可能となり、迅速な対応によって事故のリスクを低減する効果が期待できる。

センシンロボティクスは「SENSYN CORE」の開発プラットフォーム上に搭載されている各技術を活用することで今後も様々な現場の課題解決を推進していくとしている。

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