動画の異常シーン検知

見守り・監視動画から自動で異変を見つける

背景

セキュリティカメラの普及により、監視、見守りなど多くの動画が記録されるようになり、安全性の向上につながっています。

ただ、動画の情報量も時間や数ともに急速に増え、その中から注意するべきシーンを見つけ出すのは人の目だけでは難しくなってきています。

リコーは、動画の中から普段と違うモノや動きを見つけ出し、検知する技術を開発しました。

セキュリティ監視カメラ映像からの異常検知

扇風機の動きは異常と検知されず、部屋に入ってきた人や、置き忘れられたパソコンだけが異常として検知されます。

見守り介護現場での異常検知

寝る、起きる、寝返りなどの動きは異常と検知されず、寝る姿勢の違い、ベッドからの落下など、いつもと違う動きのみが異常として検知されます。

近年、機械学習（Machine learning）などを使って、機械自体が学習機能を持つ人工知能（AI：artificial intelligence）の研究開発が盛んになってきています。

一般的に、人工知能に学習させるためには、検知するべき全ての異常状態を準備する必要があります。
けれども、セキュリティカメラに映る映像のほとんどは平常時のもので、さらに、すべての異常な状態を事前に予測するのは困難でした。

そこでリコーは、外観検査や路面の凍結検知などで実績のある「半教師あり異常検知」を用いることで、異常データが少なくても異常を検知することに成功しました。

この方法では、学習に平常時の映像だけを利用します。
すると、そこから外れたシーン（モノが増える・減る、平常時と違う動き）を全て異常として判定することが出来るため、未知の様々な異常の検出が可能となります。

この方法であれば、平常時の映像が全て「異常なし」のサンプル画像となるため、簡単に大量の平常状態の映像が取得できます。

今後もリコーの持つ技術資産を活かし、周りの状況をより正確に捉えてフィードバックできるシステムを研究していきます。