Neural System
ソリューション · セキュリティ

見て、知らせる監視

武器の検知、顔認証による入退室管理、外周への侵入、車両ゲート管理、警備員の居眠りを、リアルタイムのアラートと証拠付きで。

武器の検知

銃器や刃物を検知し、警備担当に知らせます

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カメラ映像から銃器(拳銃、リボルバー、ライフル、散弾銃)と刃物(ナイフ、なた)を自動で検知します。脅威が確認されると、最初の発砲や接近の前に、数秒で警備センターに知らせます。

仕組み

  1. 1脅威向けに学習したYOLOv8検出器が、銃器、刃物、手榴弾の候補を種類ごとの信頼度しきい値で見つけます。
  2. 2各候補を視覚言語モデル(CLIP)で検証し、切り出した画像を武器や、武器と間違えやすい物(ギターなどの楽器、工具、スマートフォン、パイプ、ヘルメット、マスク)と比較します。武器とも判定されたものだけを次に進めます。
  3. 3骨格推定で、武器が人の手(または体のすぐ近く)にあるかを確認します。壁に掛かっている、机の上にあるなど所持者のいない物は「不審物」の通知のみで、脅威アラームは出しません。
  4. 4手にした武器が連続する複数フレームで確認された場合にのみ脅威と判定し、単発の検出を排除します。
  5. 5画像付きのアラートを警備センター、モバイルアプリ、またはVMS/警報システム連携に送ります。
YOLOv8 武器モデル(akhil0238、MIT)CLIP ゼロショット(検証)YOLO11-pose(所持者)持続性フィルター

導入効果

  • 武器を伴う事件への対応時間を短縮。
  • すべてのカメラを人が見続けなくても、先回りして監視。
  • 警察にすぐ提供できる証拠。
-60%
事件への対応時間
1人
数十台のカメラを担当

公開モデル(MIT)によるデモです。本番環境では、誤検知(工具、無線機など)を減らすため、お客様の環境の画像によるファインチューニングをおすすめします。

顔認証による入退室管理

顔を登録し、動画・写真・ライブ映像で人物を識別します

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入退室管理、イベントのチェックイン、出席管理、パーソナライズした接客のための顔の登録と認識です。登録した顔は数値の特徴量(エンベディング)となり、カメラが検出したすべての顔とミリ秒単位で照合されます。

仕組み

  1. 1写真またはカメラから顔を登録します(名前とプロフィール)。
  2. 2SFace ネットワークが顔を表す128次元のベクトルを生成します。
  3. 3検出した顔をコサイン類似度でデータベースと照合します。
  4. 4識別できた人と未登録の人で異なるイベントを発生させます(歓迎 × アラート)。
YuNet(OpenCV)SFace(OpenCV Zoo)コサイン類似度

導入効果

  • 行列、カード、社員証なしで入場・チェックイン。
  • パーソナライズした接客:販売スタッフが誰が来店したかを把握。
  • 監査可能な入退室ログ。
-70%
チェックイン時間
コストゼロ
社員証・カード
+15%
リピーターの平均客単価

生体データは機微な情報です(適用されるデータ保護法):同意、明確な目的、適切なセキュリティが必要です。このデモでは、登録データはローカルコンピューターにのみ保存されます。

外周への侵入

敷地の境界、屋上、立入禁止区域に仮想フェンスを設定

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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。
YOLO11(COCO)ByteTrack多角形ジオフェンス

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。
最大70%
機械エリアでのヒヤリハットの削減
コストゼロ
物理センサーのコスト
< 1 秒
検知時間

認証済みの安全装置(機械安全規則で義務付けられたもの)に代わるものではなく、追加の保護層として機能します。

車両ゲート管理

ナンバープレートを読み取り、許可・拒否リストに基づいてゲートを開閉

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ゲートでナンバープレートを自動認識(LPR)し、リアルタイムで入場を判定します。読み取ったプレートを許可リスト(居住者、従業員、取引先)と禁止リスト(契約終了した業者、過去にトラブルがあった車両)と照合します。許可車両は入場でき、禁止プレートは警備に即時アラートを送り、未登録車両は来訪者として扱います。すべて時刻と写真付きで記録されます。

仕組み

  1. 1車両を検出・トラッキングし、専用の検出器がそれぞれのナンバープレートの位置を特定します。
  2. 265か国以上のプレートで学習した OCR が文字を読み取ります。
  3. 3読み取り結果は現地のプレート形式(位置ごとの英字 × 数字。例:O↔0、I↔1、B↔8)で補正され、複数フレームでの投票により単一フレームの誤りを排除します。
  4. 4プレートが確定するとリストを照合し(新旧のプレート形式でも同じプレートとして照合)、許可、禁止、来訪者のいずれかを判定します。
  5. 5通過ごとに、プレート、時刻、判定、信頼度、車両の写真を入退場ログに記録します。
YOLO11(COCO)+ ByteTrackYOLOv9 ナンバープレート検出器(ONNX)fast-plate-ocr OCR(CCT · 多国のプレート形式)車両ごとの投票

導入効果

  • タグ、カード、インターホンなしで、車両を止めずに入場できます。
  • 禁止プレートが入場しようとすると即時にアラートを出します。
  • すべての入場を監査可能なログとして記録します(プレート、時刻、写真、判定)。
  • 所有者、メモ、有効期限(例:一時的な業者)を含む簡単な登録。
-80%
ゲートでの待ち時間
95%以上
読み取り精度
100%
入場の記録

実運用では、入場レーン専用のカメラを推奨します(プレート幅が最低約100 px、夜間は赤外線照明)。パノラマカメラでは、車両が近づいたときにしかプレートを読み取れません。ナンバープレートは個人データです(適用されるデータ保護法):処理には明確な目的(入退場管理と安全)、ゲートでの見やすい掲示、記録と写真の保存期間の制限(例:30〜90日)、アクセス制限が必要です。このデモでは、プレートのリストはローカルコンピューター(backend/data/placas.json)にのみ保存されます。

警備員の居眠り

目の閉じ、あくび、眠気のサインをリアルタイムで検知します

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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。
MediaPipe Face MeshEAR/PERCLOSMAR

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。
最大90%
眠気の発生の減少
数万以上
トラックの重大事故1件の平均費用
-30%
車両保険の費用

サングラスや非常に暗い照明では精度が下がります。運転席には赤外線照明付きのカメラをおすすめします。

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