しゃがみ込み検知

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AIによるしゃがみ込み検知は、駅や商業施設、工場や倉庫などで発生する「人がしゃがみ込んだ状態」を自動的に検出し、迅速な対応を可能にする技術です。従来はスタッフや監視員が常に目視で確認する必要がありましたが、AIを活用することで、異常の早期発見と安全管理の強化につながります。

AIしゃがみ込み検知の開発事例

医療・介護施設や工場で活用される転倒・しゃがみ込み検知

AIによる転倒・しゃがみ込み検知の事例
引用元:テックウインド株式会社
(https://www.tekwind.co.jp/IRY/products/entry_18932.php)

医療や介護サービスを提供する病院やケアハウス、あるいは機械・鉄鋼・化学・食品などの製造工場では、敷地内で活動する人々の安全を守ることが常に求められています。AIによる転倒・しゃがみ込み検知は、その重要な手段のひとつです。

監視カメラの映像をAIが解析し、怪我や事故、体調不良などによって転倒したり、しゃがみ込んだり、膝をついたりといった通常の立ち姿と異なる状態を検出できます。これにより、異常の早期発見と迅速な対応が可能になります。

管理者は、Vaidioのダッシュボードを通じて、検知された人物の状況や位置情報をアラートとして確認できます。これにより、現場スタッフが即座に駆け付けられる体制を構築でき、安全管理の強化につながっています。

業界 医療・介護、製造業
開発企業 テックウインド株式会社

大規模施設におけるしゃがみ込み・異常行動の検知

鉄道や空港などの大規模施設では、利用者の安全確保とセキュリティ強化が常に課題となっています。日立産業制御ソリューションズの「インシデント検知ソリューション」は、AIによる映像解析を用いてしゃがみ込みや倒れ込みといった異常姿勢をリアルタイムで検知できる仕組みを備えています。

システムは人物の姿勢を推定し、通常の立ち姿や移動行動とは異なる不自然な動きを抽出。これにより、体調不良や事故の兆候をいち早く捉えることが可能です。また、立入禁止エリアへの侵入や長時間の滞留、放置された荷物といった防犯リスクも同時に検出します。

警備室にはアラート通知が送信され、現場の状況を即座に把握できるため、不審者や危険行動への早期対応が実現します。加えて、高速人物追跡システムと組み合わせることで、不審者の特徴(服装や色など)を基に位置を特定し、警備員が迅速に対応できる体制を構築しています。

業界 公共交通・大規模施設
開発企業 日立産業制御ソリューションズ
参照元:日立産業制御ソリューションズ
(https://info.hitachi-ics.co.jp/product/pss/solution/incident.html)

工場・倉庫・建設現場での転倒・しゃがみ込み検知

工場や建設現場、倉庫などでは、転倒事故をいかに早く発見して対応できるかが安全管理の大きな課題となっています。株式会社ビジョンインが開発したAIアプリは、実際の工場映像や作業員による演習データを多数学習させることで、転倒を高精度に検知できる仕組みを備えています。

特徴的なのは、しゃがみ込み動作を誤検知しないよう学習されている点です。現場では点検や作業のためにしゃがむ姿勢が頻繁に行われますが、このAIは「転倒」と「通常作業のしゃがみ込み」を区別できるよう最適化されています。また、転倒の姿勢が一定秒数以上続いた場合に検知する仕組みを導入し、一瞬の動きを誤って検出しないよう調整されています。

さらに、通知はLINEやメールでスマートフォンやPCに送信可能で、24時間365日体制の監視に対応。NVRや接点IO装置と連携すれば、ブザーやパトライトによる現場通知も行えます。迅速な事故対応によって安全性を高めると同時に、復旧コストの削減にも貢献します。

業界 製造業・建設業・物流
開発企業 株式会社ビジョンイン

AIしゃがみ込み検知を導入するメリット

事故や体調不良を早期に発見

従来は周囲の人の気づきに依存していた異常行動の発見を、AIが常時モニタリングすることで確実に補完します。人命に直結するリスクの軽減が期待でき、救急対応もスムーズに行えるようになります。

業務効率と監視体制の強化

人による監視は限界があり、多くのカメラ映像を同時に確認することは困難です。AIを導入することで監視体制を自動化でき、スタッフの負担を軽減しつつ、常時安定した安全管理を実現します。

防犯・安心感の向上

不審行動の早期検知は、防犯面での大きな効果を発揮します。施設利用者にとっても安心して過ごせる環境が整い、施設運営の信頼性向上につながります。

AIしゃがみ込み検知に必要なデータとは?

多様な人の姿勢データを収集

しゃがみ込みを正しく判定するには、正常な立ち姿勢や歩行姿勢と比較できる十分な学習データが不可欠です。性別・年齢・体格による動作の違いも取り入れることで、幅広いケースに対応できます。

環境要因を考慮した学習

駅や店舗、工場など環境によって背景や照明条件が異なるため、さまざまな環境での映像データをAIに学習させる必要があります。これにより誤検知を防ぎ、信頼性の高いシステムに仕上がります。

正常行動との境界を明確化

荷物を拾う、商品を手に取るなど、通常業務でもしゃがみ込み動作は発生します。異常行動と正常行動の境界を明確に学習させることで、不要なアラートを減らし、実用性を高めることができます。

【まとめ】AIしゃがみ込み検知を成功させるには?

AIによるしゃがみ込み検知を成功させるには、「どの場面でどのような異常を捉えたいのか」を明確にすることが大切です。防災・防犯・労災防止など、目的に応じて必要なデータや機能は変わります。

また、導入後も現場の環境に合わせて継続的に改善できる開発パートナーを選ぶことが重要です。AIしゃがみ込み検知は、人命保護から施設運営の信頼性向上まで、幅広い効果をもたらす技術として今後さらに普及が期待されています。

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※1 参照元:AIRUCA公式HP(https://airuca.com/top-message/)

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ネットワークカメラの映像からAIが転倒者を自動検知し、設定時間経過後にアラート通知することで、人員コスト削減と警備強化を両立。スポーツジムや製造現場などで一人作業時の緊急事態に即座に対応できる、ディープラーニングによる精度向上が可能な転倒検知システムです。

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引用元:AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=hr1KgQe_lz8)

10万人以上の人体実験データに基づく頭部振動解析により攻撃性・緊張・ストレスの高い人物をデータベース不要で2〜5秒で検知。既存IPカメラ(ONVIF対応)と一般的PC環境で省コスト導入でき、赤枠表示・ビープ音・画像キャプチャで不審者を発報する犯罪未然防止システムです。

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※1 参照元:AIRUCA公式HP(https://airuca.com/top-message/)
※2 参照元:Accenture公式HP 2021年2月の実績(https://www.accenture.com/jp-ja/case-studies/applied-intelligence/tepco)
※3 参照元:ブレインパッド公式HP 2024年12月調査時点(https://www.brainpad.co.jp/ir/individual/)
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