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開発実績

AI開発事例

輝度勾配(HOG)特徴による異常検知


概要


【システム開発の目的】

万引きや車上荒らしなどの犯罪が起きている中、事件に発展する前に不審な行動を検知できるようなシステムを構築したい。また、当システムを応用し、異常検知だけでなく困っているお客様をコンシェルジュがすぐに検知し、対応できるようしたい。
※今回の開発事例は、「岡山県立大学 情報工学部 画像情報工学研究室 山内 仁 准教授」と共に研究を目的として開発いたしました。

【輝度勾配(HOG)とは】

Histograms of Oriented Gradients(HOG)の略で、局所領域における輝度(色・明るさ)の勾配方向をヒストグラム化した特徴量のこと。局所領域を複数のブロックに分割し、各ブロックの勾配をヒストグラム化することにより、物体の形状変化に頑健な特徴量を得ることが出来る。

【内容】

AIカメラが正常な行動を学習し、連続画像から外れた値を異常な行動として検知することができる。


特長


外れ値を異常行動として検知することができるため、犯罪防止に繋がる。また、この技術はお客様対応に応用することもできる。


運用イメージ


  1. 連続画像から異常を検知
  2. ゼロベース学習に基づき、「異常」データの事前定義が不要
  3. プライバシー保護と処理量低減のための情報量の削減


お問い合わせ


上記開発事例や、その他開発についてのお問い合わせは下記よりお願い申し上げます。

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