icetana Limited
アイセタナ
異常検知の仕組み
icetanaが実現する異常検知では人物だけでなく、車両や二輪車、火・煙、荷物の放置などを検知します。
icetanaの自律学習AIは、カメラごとの「いつもと違う」状態を幅広く検知します。想定・定義しずらいような事象も、巡回や立哨に近い精度で気付くことができ、リアルタイムに必要な対応を取ることを可能にします。
さらに、icetanaは転倒や滞留、侵入など、特定のエリアにおける特定の状態も精度高く検知します。
用件に合わせて自律学習型とルールベース型の技術を使い分けながら、施設警備の効率化・高度化を実現します。
1. 通常と異なる「位置」
本来あるべきではないエリアに人・車両・二輪車がある場合に異常として検知します。
＜ 検知例 ＞
・飲食/飲酒/撮影や迷惑行為による滞留
・危険行為（こどものいたずら、ルートの異なる搬入）
・パーテーション内/植木への侵入
・喫煙、タバコポイ捨て
・策の乗り越え動作
・違反注射、駐輪
・人の車道通行、車両の歩道通行
2. 通常と異なる「数」
人・車両・二輪車の数が通常よりも異常に多い、もしくは少ない場合に異常として検知します。
＜ 検知例 ＞
・たむろ/飲酒/無断撮影などの迷惑行為
・交通渋滞
・人数制限の違反
・抗議行為
・非常口の使用
3. 通常と異なる「速さ」
通常より速く動く人・車両・二輪車を異常として検知します。
＜ 検知例 ＞
・危険な搬入作業（無理して早く運ぶ等）
・スケートボード
・車両のスリップ
・スピードを出している車
・自転車/バイクの通行違反
4. 「時間帯ごと」の通常と異なる状態
予期されない時間帯に人・車両・二輪車が存在する場合に異常として検知します。
＜ 検知例 ＞
・夜間のたむろ/飲酒行為
・閉店後の侵入
・時間外の利用
・パーテーションエリアへの侵入
5. 通常と異なる「方向の動き」
通常とは異なる方向に人・車両・二輪車が移動する場合に異常として検知します。
＜ 検知例 ＞
・エスカレーターでの逆走
・エスカレーターの逆走
・車両/自転車の逆走/スリップ
6. 人の転倒
人が床に3秒以上横たわった場合に異常として検知します。
＜ 検知例 ＞
・転倒者/傷病者
・うつぶせになったメンテナンス作業員
・子供が寝転んでいる状態
・転倒に繋がる暴力的な行動
7. 火・煙の発生
火・煙を確認した場合に異常として検知します。
＜ 検知例 ＞
・設備からの発火及び発煙
8.滞留
人が滞留している場合に検知します。
＜ 検知例 ＞
・一定時間同じ場所に滞留している人物
・施設の入り口/出口に発生した群衆
・喫煙者の集まり
9.人物・車両カウント
カメラごとに、1時間/1日に検知した人数・車両数のカウントアップ数を表示します。
＜ 活用例 ＞
・混雑時間、場所の把握
・施設外周の交通量の把握
・マーケティングデータの取得、テナントへの提供
10.ヒートマップ
各カメラの画角内における人物/車両/自転車の滞留時間/数の相対値の分布を表示します。
＜ 活用例 ＞
・交通状況、キーエリアの把握
・滞留時間の把握
・警備体制の見直し、強化
・施設内レイアウトの改善
11.荷物の放置
一定時間、荷物（スーツケースやリュック）が放置されている場合に検知します。
＜ 活用例 ＞
・盗難の防止
・不審物の特定による潜在的リスクを軽減
異常検知だけでない、icetanaの5つの機能
icetanaを活用することで、セキュリティソリューションとして異常検知の用途の他にも、5つの機能「データ分析」 「フォレンジック」 「車番検知」 「顔認証」 「icetana GPT」の機能を一つのシステムでお使いいただくことができます。
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