ヤード、荷捌き場、車両を管理

道路、駐車場、ヤード、ゲートで車両を種類別に自動でカウント・分類します。時間帯、方向、カテゴリー別の交通データを生成し、交通管理、物流ヤード、駐車場、出店調査の基礎データになります。

仕組み

1. 1車両を検出して分類します（乗用車、オートバイ、バス、トラック、自転車）。
2. 2各車両を追跡し、仮想ラインを越えるとカウントが増えます。
3. 3ヒートマップで、交通量の多い車線やエリアがわかります。

導入効果

• 手作業のカウントやループコイルに代わる方法。
• 車種別・時間帯別の継続的なデータ。
• 駐車料金を変動制にするための基礎データ。

AIが煙突（または排気口）とそこから出る煙を見つけ、煙の輪郭を正確に切り出して配色を分析します。煙の色は燃焼の状態と燃えているものを示します。白はたいてい水蒸気、濃い灰色や黒は不完全燃焼（すす）、青みがかった色は油の燃焼、黄色や茶色は硫黄やNO₂のサインです。黒さは、環境検査でも使われるリンゲルマン濃度表で測定します。

仕組み

1. 1テキスト指示によるセグメンテーション（CLIPSeg）：AIが各フレームで煙や蒸気のある場所をマークします。専用の学習は不要です。
2. 2テキスト指示による検出（OWLv2）で煙突や排気口を見つけ、似た構造物（蒸留塔、工場の建屋）を除外します。最低信頼度は調整できます。
3. 3分析には四角い枠ではなく煙の輪郭を使うため、空、建物、煙突そのものが色に影響しません。
4. 4煙の色を4つの主要色にまとめ（CIELab空間でのk-means）、それぞれを色調に分類します。
5. 5黒さ＝煙が黒にどれだけ近いか（0%＝白、100%＝黒）。リンゲルマン濃度＝黒さ ÷ 20（0〜5の6段階）。
6. 6煙突ごとに個別に分析します（煙突のすぐ上の煙。フレアの炎は色の分析から除外）。指標には最も状態の悪い煙突を表示します。
7. 7設定したリンゲルマン濃度以上の黒煙が続く場合や異常な色の場合、煙突を特定したアラートをその瞬間の画像付きで出します。

導入効果

• 煙の色から推定される原因：水蒸気、粒子状物質、不完全燃焼、油、硫黄、NO₂。
• 検査でも使われるリンゲルマン濃度を自動判定（例：ディーゼルの黒煙の基準）。
• 環境許認可とその条件（適用される排出基準）のための継続的な証拠。
• 不完全燃焼をすぐに特定し、燃料を節約。

ドライバーやオペレーターの顔を見守り、長い閉眼、PERCLOSの上昇、頻繁なあくびといった疲労やマイクロスリープのサインを検知します。事故が起きる前に警報を鳴らし、管理センターに知らせます。

仕組み

1. 1各フレームで顔のメッシュ（468点）を計算します。
2. 2EAR（Eye Aspect Ratio）で、人ごとに適応するしきい値を使って目の開きを測ります。
3. 3PERCLOSは目を閉じている時間の割合を示します（眠気に関するNHTSAの基準）。
4. 4MARであくびを検知し、これらの信号の組み合わせで「覚醒」「疲労」「眠気」を判定します。

導入効果

• 重大な交通事故の最大20%を占める、眠気による事故を防止。
• 作業場所と監視センターへの即時アラート。
• 勤務時間管理のためのシフト別の疲労指標。

カメラ映像上に描いた仮想フェンスで、危険区域（機械の作業範囲、プレス機、天井クレーン、荷積み場、充電部）や立入制限区域（倉庫、敷地境界）を区切ります。人が入ると即時にアラートが出て、サイレンを鳴らしたり機械のインターロックを作動させたりできます。

仕組み

1. 1ユーザーがカメラ映像上に区域を描きます（自由な多角形）。
2. 2検出器が人と車両を見つけ、足の位置で区域内にいるかどうかを判定します。
3. 3侵入のたびに、写真、滞在時間、時刻付きのイベントを記録します。
4. 4Webhook／PLC 連携で、機械を停止したり警告灯を作動させたりできます。

導入効果

• 機械や車両による重大事故・死亡事故を防止します。
• 工事や物理センサーなしで、数分で設定できます。
• 事故やヒヤリハットの調査のための証拠。