課題
映像を中央で解析するには、まずそこへ送る必要があります。回線が限られた拠点では、これは高くつくか、そもそも成り立ちません。複数カメラの連続した映像は細い回線に収まらず、回線が途切れれば解析も止まります。閉じたネットワークや分離されたネットワークでは、この方式自体が選べません。録画だけを現場で行い解析を中央で行えば、映像と検出結果が別の場所に分かれ、システムが二つに分断されます。
解決策
映像解析と映像管理のどちらも、カメラのすぐそばで ATLAS BOX の上で動きます。
- 検出と追跡を本体上で行うため、現場から出るのは結果だけです。何も出さない運用もできます。
- 録画と再生を同じ本体で行い、映像と検出結果を一つのシステムにまとめます。
- 録画した映像は、本体内の 4TB の NVMe ストレージに保存します。
- 推論は 6+ TOPS の NPU で処理し、アプリケーションは ARM A76 CPU が実行します。
- エアギャップ環境を含め、完全にオフラインで動作します。
- 顔認識が必要な現場では、同じ本体で解析と並行して実行できます。
- 回線が処理の経路に入らないため、通信障害の間も解析を続けます。
提供したもの
- 検出と追跡
- 映像管理
- ローカル録画
- オフライン動作
解決までの流れ
- 撮影
- 解析
- 録画
- 確認
- 対応
成果
現場への回線に依存しない解析。
- 映像を連続で送信しないため、細い回線や従量課金の回線が制約になりません。
- 通信障害の間も解析が継続します。
- 映像と検出結果が、一台の上の一つのシステムに収まります。
- 閉じたネットワークや分離されたネットワークでも導入できます。
- 中央の受け入れを拡張するのではなく、本体一台ずつ拠点を増やせます。
技術: Ayonix AIBOX
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