AIと監視カメラの活用で防犯！必要とされる学習データとは？

はじめに

近年、日本全国で不審者による侵入事件や交通事故が増加しており、地域社会の安全確保が急務となっています。このような状況下で、人工知能（AI）を活用した防犯システムが注目されています。本稿では、日本の不審者侵入や事故の現状を解説し、防犯におけるAIの役割と必要とされる学習データサイトの種類についてご紹介します。また、弊社が提供するデータサービスについても詳述いたします。

従来の対策の限界

従来の防犯対策は、監視カメラの設置や巡回の強化などが行われてきましたが、人的リソースの限界やリアルタイムの対応が難しいといった課題があります。特に夜間や人の少ない時間帯には、対応が遅れることが多いため、より高度な対策が求められています。

AIによる防犯技術の進展

AIの活用事例

そこで、AIを用いた防犯技術が急速に発展しています。例えば、顔認識技術や行動解析技術を駆使して、不審者を事前に検出するシステムが導入され始めています。これにより、犯罪を未然に防ぐだけでなく、迅速な対応が可能となります。

具体的な機能

- 顔認識: 登録された不審者の顔を瞬時に識別し、アラートを発します。

- 行動解析: 異常な動きを検出し、危険を察知します。

- 予測分析: 過去のデータをもとに未来のリスクを予測し、事前に対策を講じます。

必要な学習データセット

AIシステムの性能を向上させるためには、多種多様な学習データが不可欠です。以下のようなデータが必要です：

1. 画像データ

   - 監視カメラの映像や写真。不審者や通常の来訪者の特徴を捉えたもの。

2. 音声データ

   - 緊急通報の録音や周囲の音。異常音の検出に使用されます。

3. テキストデータ

   - 過去の事件報告書やニュース記事。パターン認識や自然言語処理に活用されます。

4. 位置情報データ

   - GPSデータや地図情報。不審者の移動経路を追跡するために使用されます。

弊社のデータサービス

弊社は、防犯カメラ視点（俯瞰視点）の画像データセットを数十セット保有しております。今まで、多くのお客様のAI防犯カメラの開発に活用されてきました。高品質・即納品・権利クリアしたデータはお客様の好評を頂いております。

人気シリーズは以下となります。

データサンプルは、HPにてご覧になれます。

208,914バウンディングボックス俯瞰視点人体属性データ

屋内（ショッピングモール）と屋外（道路、ショッピングモールのゲート、広場）のシーンを含みます。老若男女をカバー、人体の矩形バウンディングボックスと19つの属性がアノテーションされています。このデータは人物の属性認識に利用できます。

5,521人防犯カメラ視点RE-IDデータ

屋内シーンと屋外シーンを含みます。データには男女が含まれ、年齢分布は子供から高齢者まであります。異なる年齢層・時間帯・撮影アングル・人体の向きや姿勢・季節の衣服など多様性を配慮しています。アノテーションは、人体の矩形バウンディングボックスと15つの属性をアノテーションした。

4,001人マルチカメラ多視点人物追跡データ

各被写体は少なくとも7台のカメラに映っています。データの多様性には、異なる年齢、異なる時間帯、異なるカメラ、異なる人体の向きや姿勢、異なる収集シーンが含まれます。多視点シーンにおける物体検出や物体追跡などのコンピュータ・ビジョン・タスクに活用されてきました。

10,114人多視点追跡データ

屋内と屋外の監視シーンを含みます。データには様々な年齢の男女が含まれます。アノテーションとしては、人体のバウンディングボックス、人体＋自転車など乗車のバウンディングボックス、トラッキングオブジェクト、人体21つ属性がアノテーションされています。このデータは、人体のマルチビュートラッキング、再同定などに使用することができます。

600,000枚-俯瞰視点における車両Re-IDデータ

このデータセットの収集シーンには、屋外道路（高速道路、道路銃剣道、都市道路など）が含まれます。データの多様性には、異なるカメラ、複数の屋外シーン、複数の時間帯があります。車両の矩形バウンディングボックスがアノテーションされました。このデータは、防犯カメラにおける車両の再同定などのタスクに利用できます。

1,472人俯瞰視点歩容認証データ

屋外で収集された、老若男女が含まれます。データの多様性は、異なる時間帯、異なる監視カメラ、異なるシーンなど多様性に配慮、監視カメラにおける歩行認識などのタスクに利用できます。

まとめ

不審者侵入や交通事故の増加に伴い、日本の防犯対策は大きな転換期を迎えています。AI技術の導入は、この問題を解決する一助となるでしょう。しかし、その成功の鍵を握るのは質の高い学習データです。弊社は、多様なデータソースから信頼性の高いデータを収集・提供するサービスを通じて、社会の安全に貢献することを目指しています。今後も技術革新を続け、より良い防犯システムの実現に向けて邁進していく所存です。