CameriteのAI搭載プラットフォームは、Ultralytics YOLOモデルを使ってリアルタイムの動画ストリームを分析し、人、車両、その他の対象物を自動検知して即時アラートを生成するとともに、生の映像を構造化された実用的なデータに変換します。
Cameriteはブラジルを拠点とする映像監視プラットフォームで、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のリソースに変換します。このプラットフォームは機器に依存しない設計です。つまり、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あり、既存のカメラやDVRをスマート監視ポイントにできます。Cameriteは動画ストリームにコンピュータビジョン技術を適用し、企業、住宅コミュニティ、産業施設、公共機関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せるよう支援することで、都市のスマート化と安全性向上に貢献します。
受動的な録画から能動的なインテリジェンスへ#
映像監視業界では、毎日膨大な量の映像が生成されていますが、従来、その映像を分析や予防に活用する能力は限られていました。多くのシステムでは、今もオペレーターが複数の画面を同時に目視して関連イベントを見つける必要があります。この方法では拡張性が制限され、インシデントを見逃すリスクが高まり、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対応を行うことも困難です。
Cameriteは、Ultralytics YOLOのようなコンピュータービジョンモデルを使えば、「記録」と「理解」の間にあるこの隔たりを埋められるという考えから生まれました。AIとコンピュータービジョンの成熟に伴い、通常のカメラを、映像を誰も確認する時間がないまま何時間も保存するだけでなく、オブジェクトの検出、イベントの特定、アラートの生成、リアルタイムでの意思決定支援が可能なスマートセンサーへと変えることができるようになりました。
Ultralytics YOLOによる検出の自動化#
この隔たりを埋めるため、Cameriteは中核となるオブジェクト検出コンポーネントとして、Ultralytics YOLOモデルを活用する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、人、車両、その他の関心対象を自動的に特定するようトレーニングされており、継続的な人間の監視に頼るのではなく、その情報を自動アラート生成システムに提供します。
このプラットフォームは、数千台のカメラを同時に稼働させながらスケールできるよう設計されており、その検出機能は複数の導入環境で活用されています。
- セキュリティと監視：脅威検出、敷地境界への侵入検知、不審な動きの特定、立ち入り制限区域の監視、リアルタイムのアラート生成。
- 都市監視：車両の流れの管理、自治体の監視センターの支援、公共空間の監視。
- 事業運営：アクセス制御、施設監視、業務上のイベントの自動検出。
図1 都市監視向けのCameriteプラットフォームによるリアルタイム動画検出。
このプラットフォームはあらゆるブランドやモデルのカメラに対応しているため、Cameriteは既存のハードウェアを交換することなく、住宅団地から工業施設、都市全域を監視するセンターまで、幅広い環境に同じYOLOを活用した検出機能を提供できます。
実運用の要件に基づくモデルの評価#
特定の導入環境で使用する検出手法を決定する前に、Cameriteのチームは、適合率、再現率、mAP、偽陽性率と偽陰性率、推論時間、FPS、計算リソースの消費量、実環境での性能など、一貫した実運用重視の指標に基づいて候補モデルを評価します。各モデルについて、検出されたオブジェクトの総数、真陽性、偽陽性、偽陰性、正しい分類を監査し、シナリオごとの比較テストを通じて、全体的な精度と総処理時間、リアルタイム性能のバランスを評価します。
この評価プロセスと、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、適応させる柔軟性により、Cameriteは工業施設の敷地境界への侵入検知から自治体の監視センターでの車両カウントまで、多様なユースケースに同じ基盤となる検出技術を導入できます。
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で、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へと変換します。人間の目視確認だけに頼るのではなく、クライアントは大量の画像を継続的に処理し、重要なイベントだけを抽出する自動分析を利用できます。チームによると、これにより対応時間の短縮、業務の拡張性向上、反復的な手作業の削減、監視チームの活用効率向上が実現しました。YOLOの導入により、新しいサービスごとに同じ検出フレームワークを新しいシナリオに適応させて再トレーニングできるようになり、毎回ゼロから構築する必要がなくなったため、Cameriteは開発時間を7.5%削減できました。
その効果は社内業務にとどまりません。公共安全分野のパートナーを含むCameriteのクライアントは、このプラットフォームの検出結果を法執行機関の支援に活用し、10トンを超える麻薬の押収、450台を超える車両や電子機器などの回収に貢献しました。また、犯罪活動による3,000万ドル（BRL）を超える金銭的損失の発生にもつながりました。クライアントからは、業務状況の可視性向上、インシデント対応時間の短縮、監視チームの業務効率向上、プラットフォームが生成するアラートへの信頼性向上も報告されています。
ブラジル最大の画像ベースの情報ネットワークを構築する#
Cameriteの長期的なビジョンは、ブラジルの監視対象環境における画像ベース情報の最大の生成者となることであり、Ultralytics YOLOはその実現の中核を担っています。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、問題が起きてから映像を確認する事後対応型の監視モデルから、関連イベントを発生時に検知して対応する、予防的でデータ主導のアプローチへの移行をクライアントに支援しています。
新たな業界やカメラネットワークへとプラットフォームの規模が拡大する中、機器に依存しないYOLO活用型のCameriteのアプローチは、何千台もの一般的なカメラを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えることで可能になる取り組みを、さらに広げていきます。
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