AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの現場でも「監視カメラの映像をどう扱うか」が話題になりましてね。大量に撮れてしまうけど、必要な映像を素早く見つけられないと困ると部下に言われております。
素晴らしい着眼点ですね！監視映像は量が膨大で、人が目で追うのは非効率です。今回ご説明する論文は、映像を「中に何があるか」で索引付けして検索できる仕組みを示しているんですよ。
これって要するに、映像に「タグ」を付けて、後でそのタグで検索できるようにするという話でしょうか？投資対効果で言うと現場の負担が増えませんかね。
いい着眼点ですよ。要点は三つです。第一に、人の手で全てにタグを付けるのではなくアルゴリズムで高レベルの特徴を抽出する点、第二に音声や動きなど複数の信号（マルチモーダル）を組み合わせる点、第三に抽出したメタデータを外部システムで利用しやすくする点です。大丈夫、一緒に考えれば投資対効果は見えますよ。
音声も使うんですか。うちの現場はほとんど音声は拾えないですが、映像だけでも効果は出ますか。導入コストと見合う成果が気になります。
映像だけでも十分に価値がありますよ。映像から「動く物体」「人の姿勢」「物体の種類」などを自動で抽出し、その情報をメタデータ化すれば、検索や自動検出がぐっと楽になります。音声が取れる環境ならさらに精度が上がりますが、必須ではありませんよ。
具体的には現場でどのくらい自動化できるのですか。現場担当者が操作を覚えるのに時間がかかるなら現実的でないと部長に言われそうです。
本研究は支援ツールとして設計されています。現場の負担を大きく増やさずに、まずはキーフレームと呼ばれる代表フレームから特徴を抽出し、外部ツールが読み取れるXMLで出力します。現場操作は既存の閲覧フローに大きな変更を与えずに段階的導入できるんです。
それなら段階導入ができそうです。評価はどのように行っていましたか。うちに導入する際の期待値を示す指標はありますか。
評価はイベント検出や概念検出の精度で行っています。研究ではDCRや検出率といった既存の指標を用いており、クラシックなSVM単体システムとの比較で改善が示されていました。要するに、人が探す手間が減り、誤検出が減ることで全体コストが下がる期待が持てるということです。
分かりました。私の理解で整理しますと、要は「映像から自動で意味のある特徴を取り出して、探しやすくしてくれる仕組み」を作る研究ですね。まずは試験的に一部のカメラから始めて効果を測ってみます。
素晴らしいまとめですよ。大丈夫、必ずできますよ。まずは現場の一角でデータを取って、小さな成功体験を作るところから始めましょう。
