CameriteはUltralytics YOLOにより開発時間を25.2%短縮しました

Cameriteはブラジルを拠点とする動画監視プラットフォームであり、あらゆるブランドやモデルのカメラをインテリジェンスおよびセキュリティリソースに変換します。同社のプラットフォームは完全に機器に依存しないため、提供する価値はハードウェアではなくソフトウェア層に存在します。これにより、既存のカメラやDVRをスマートな監視ポイントに変えることができます。動画ストリームにコンピュータービジョン技術を適用することで、企業、住宅コミュニティ、産業施設、公共団体がすでに生成している映像からより多くの価値を引き出し、都市をよりスマートで安全にする支援を行っています。

受動的な録画から能動的なインテリジェンスへ#

動画監視業界では毎日膨大な量の映像が生成されますが、従来、その映像は分析や予防のための実質的な能力をほとんど提供していませんでした。ほとんどのシステムはいまだに、オペレーターが複数の画面を同時に手動で監視して関連イベントを捉えることに依存しています。このアプローチはスケーラビリティを制限し、インシデントの見落としリスクを高め、大規模なカメラネットワーク全体で一貫したリアルタイムの対応を困難にしています。

Cameriteは、「録画」と「理解」の間のこのギャップをUltralytics YOLOのようなコンピュータービジョンモデルで埋めることができるというアイデアに基づいて構築されました。AIとコンピュータービジョンの成熟に伴い、誰も確認する時間のない何時間もの映像を単にアーカイブするのではなく、オブジェクトの検出、イベントの識別、アラートの生成、およびリアルタイムでの意思決定サポートが可能なスマートセンサーへと通常のカメラを変えることが可能になりました。

Ultralytics YOLOによる検出の自動化#

そのギャップを埋めるため、Cameriteはコアのオブジェクト検出コンポーネントとしてUltralytics YOLOモデルを活用したプラットフォームを構築しました。モデルはライブ動画ストリームを分析して人、車両、その他の関心のある要素を自動的に識別するようにトレーニングされており、継続的な人間の観察に依存するのではなく、その情報を自動アラート生成システムに供給します。

このプラットフォームは、同時に稼働する数千台のカメラに拡張できるように設計されており、その検出機能はいくつかの展開タイプに適用されます。

• セキュリティと監視: 脅威検出、境界侵入検出、不審な動きの識別、制限区域の監視、およびリアルタイムのアラート生成。
• 都市監視: 車両フロー制御、自治体監視センターのサポート、および公共スペースの管理。
• ビジネスオペレーション: 入退室管理、施設監視、および運用イベントの自動検出。

図1：都市監視のためのCameriteのプラットフォームによるリアルタイム動画検出。

プラットフォームがあらゆるカメラのブランドやモデルに対応しているため、Cameriteは、クライアントに既存のハードウェアの交換を求めることなく、住宅団地から産業施設、都市規模の監視センターに至るまで、幅広い環境に同じYOLOベースの検出を導入できます。

実際のプロダクション要件に対するモデルの評価#

特定の展開に向けた検出アプローチを決定する前に、Cameriteのチームは、精度、再現率、mAP、偽陽性率および偽陰性率、推論時間、FPS、計算消費量、実世界でのパフォーマンスなど、一貫したプロダクション指向の指標に基づいて候補モデルを評価します。各モデルは、検出されたオブジェクトの総数、真陽性、偽陽性、偽陰性、および正しい分類について監査され、シナリオ間での比較テストを使用して、全体的な精度と総処理時間およびリアルタイムパフォーマンスが比較検討されます。

その評価プロセスと、さまざまなビジネスシナリオに合わせてモデルをトレーニングおよび適応させる柔軟性により、Cameriteは、産業施設での境界侵入から自治体監視センターでの車両カウントに至るまで、非常に多様なユースケースにわたって同じ基盤となる検出技術を展開することができます。

動画を戦略的なデータソースに変える#

Ultralytics YOLOで検出を自動化することにより、Cameriteは動画を受動的なアーカイブから構造化されたリアルタイムのデータソースに変換します。人間の観察に排他的に頼るのではなく、クライアントは膨大な量の画像を継続的に処理し、重要なイベントのみを表示する自動分析を取得できます。チームの報告によると、これにより応答時間の短縮、運用のスケーラビリティの向上、反復的な手動作業の削減、監視チームの有効活用につながっています。また、YOLOの採用により、新しいシナリオに合わせて同じ検出フレームワークを適応および再トレーニングできるため、毎回ゼロから構築する必要がなくなり、新しいサービスごとの開発時間を7.5%短縮することに貢献しました。

その影響は内部の運用にとどまりません。公共安全パートナーを含むCameriteのクライアントは、プラットフォームの検出機能を使用して法執行機関を支援し、10トン以上の麻薬の押収、450台を超える車両、電子機器、その他のアイテムの回収を行っており、犯罪組織に3,000万ブラジルレアル（BRL）以上の経済的損失を与えることに貢献しています。また、クライアントからは、運用可視性の向上、インシデント応答時間の短縮、監視チームの効率化、およびプラットフォームが生成するアラートに対するより高い信頼性が報告されています。

ブラジル最大の画像ベースのインテリジェンスネットワークの構築#

Cameriteの長期的なビジョンは、ブラジルの監視環境において画像ベース情報の最大の生成元になることであり、Ultralytics YOLOはその達成の中核となります。コンピュータービジョンと人工知能を組み合わせることで、Cameriteは、問題が発生した後にのみ映像がレビューされるリアクティブな監視モデルから、関連するイベントが発生した瞬間にキャッチして対応する予防的かつデータ駆動型のアプローチへとクライアントが移行することを支援しています。

プラットフォームが新しい業界やカメラネットワークに拡大し続けるにつれて、Cameriteの機器非依存型でYOLOベースのアプローチにより、数千台の通常のカメラがインテリジェントなリアルタイムセキュリティネットワークに変換されたときに何が可能になるかを拡大し続けることができます。

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