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NEC、NTTドコモと自然災害時の救助活動支援を目指した実証実験を実施
[22/06/29]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
〜MECと映像解析技術を用い、安全・安心で効率的な消防・救助活動の実現を支援〜
NECは、株式会社NTTドコモ(注1)(以下、NTTドコモ)と共同で、自然災害における消防救助活動の支援を目指した実証実験を実施しました。今回の実験では、ドローンにより撮影した映像をMEC(マルチアクセスエッジコンピューティング)上に配備した移動機向け映像解析技術「FieldAnalyst for Vehicles(注2)(以下、FAV)」で解析し、要救助者となる人物を検知することができました。
【背景】
近年多発する自然災害への対策として、NECは5G、MEC通信環境、FAVを組み合わせた救助活動支援ソリューションを開発しました。今回の実験では、NECのFAVとＮＴＴドコモの5G及びMEC通信を組み合わせたソリューションにより、安全・安心な社会の実現に向けた知見を広めることを目的としました。
【実験内容】
今回の実験は、地震によって被災した住宅地を模擬した建物や瓦礫があるフィールドで実施しました。模擬住宅エリアにエキストラ人員を５〜10名配備し上空にドローンを飛行させて、エリア状況を俯瞰した映像を撮影しました。撮影した映像を、ＮＴＴドコモの5Gを通じてMEC上に構築したFAVで解析し、人物を検知した状態の映像をユーザにフィードバックするという構成です(【図1】参照。但し、2022年6月27日時点でSkydio2™はLTE/5G通信に非対応のため【図1】は将来的な構成イメージです)。人物検知については、映像上の輪郭から人と判定された箇所を四角でマーキング表示することで、人のいる場所を容易に特定できる仕組みになっています(【図2】参照)。なお、本人物検知機能は、映像上の輪郭から人を判定するものであり、顔画像などの個人情報 を利用するものではありません。
[画像1: https://prtimes.jp/i/78149/126/resize/d78149-126-e290ed88c81f77034915-1.png ]
[画像2: https://prtimes.jp/i/78149/126/resize/d78149-126-ffa0cb948d0d61ec6cf0-2.jpg ]
【救助活動支援ソリューションの概要】
1. FieldAnalyst for Vehicles
「FieldAnalyst for Vehicles」は、撮影した映像から移動する車両や周辺の物体などを自動的に認識し、車両の詳細な特徴や移動経路などを分析することで高精度な行動検知を実現します。今回の実験では、ドローンによる上空からの映像に対して人物検知を行うといった新たなユースケースとして活用しました。
2. Skydio2™
今回の実験では、NTTドコモが提供している自律飛行型ドローン「Skydio2™」(【図3】参照)を利用しました。
[画像3: https://prtimes.jp/i/78149/126/resize/d78149-126-310c7e859a36a58a3207-3.jpg ]
3. 「ドコモオープンイノベーションクラウド(R)」(*)
MEC環境には、NTTドコモの「ドコモオープンイノベーションクラウド(R)」を使用しました。低遅延性とセキュアなネットワーク環境を組み合わせること、効率的且つ安全な情報の流通が可能になると考えています。
https://www.docomo.ne.jp/biz/service/doic/
*;「ドコモオープンイノベーションクラウド」は、株式会社NTTドコモの登録商標です。
[画像4: https://prtimes.jp/i/78149/126/resize/d78149-126-c3d99cdf6885b00dfc25-4.jpg ]
NECは、本検証を通じて得た知見をもとに、ネットワークを利用した救助活動支援ソリューションなど「NEC Safer Cities」(注3)の実現に向けたソリューションやサービスの開発を加速・強化し、安全・安心な街づくりに貢献していきます。
以上
(注1)本社:東京都千代田区、代表取締役社長:井伊 基之
(注2) FieldAnalyst for Vehicles：
https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/sl/fieldanalyst/fa_02/nva/index.html
(注3)NEC Safer Cities：
生体認証や映像解析を含むAI、IoT関連の先端技術を活用して、安全・安心で効率・公平な都市の実現を支えるNECの事業領域。人々がより自由に、個人の能力を最大限に発揮して豊かな生活を送ることのできる社会の実現に貢献。
https://jpn.nec.com/safercities/index.html
NECは、株式会社NTTドコモ(注1)(以下、NTTドコモ)と共同で、自然災害における消防救助活動の支援を目指した実証実験を実施しました。今回の実験では、ドローンにより撮影した映像をMEC(マルチアクセスエッジコンピューティング)上に配備した移動機向け映像解析技術「FieldAnalyst for Vehicles(注2)(以下、FAV)」で解析し、要救助者となる人物を検知することができました。
【背景】
近年多発する自然災害への対策として、NECは5G、MEC通信環境、FAVを組み合わせた救助活動支援ソリューションを開発しました。今回の実験では、NECのFAVとＮＴＴドコモの5G及びMEC通信を組み合わせたソリューションにより、安全・安心な社会の実現に向けた知見を広めることを目的としました。
【実験内容】
今回の実験は、地震によって被災した住宅地を模擬した建物や瓦礫があるフィールドで実施しました。模擬住宅エリアにエキストラ人員を５〜10名配備し上空にドローンを飛行させて、エリア状況を俯瞰した映像を撮影しました。撮影した映像を、ＮＴＴドコモの5Gを通じてMEC上に構築したFAVで解析し、人物を検知した状態の映像をユーザにフィードバックするという構成です(【図1】参照。但し、2022年6月27日時点でSkydio2™はLTE/5G通信に非対応のため【図1】は将来的な構成イメージです)。人物検知については、映像上の輪郭から人と判定された箇所を四角でマーキング表示することで、人のいる場所を容易に特定できる仕組みになっています(【図2】参照)。なお、本人物検知機能は、映像上の輪郭から人を判定するものであり、顔画像などの個人情報 を利用するものではありません。
[画像1: https://prtimes.jp/i/78149/126/resize/d78149-126-e290ed88c81f77034915-1.png ]
[画像2: https://prtimes.jp/i/78149/126/resize/d78149-126-ffa0cb948d0d61ec6cf0-2.jpg ]
【救助活動支援ソリューションの概要】
1. FieldAnalyst for Vehicles
「FieldAnalyst for Vehicles」は、撮影した映像から移動する車両や周辺の物体などを自動的に認識し、車両の詳細な特徴や移動経路などを分析することで高精度な行動検知を実現します。今回の実験では、ドローンによる上空からの映像に対して人物検知を行うといった新たなユースケースとして活用しました。
2. Skydio2™
今回の実験では、NTTドコモが提供している自律飛行型ドローン「Skydio2™」(【図3】参照)を利用しました。
[画像3: https://prtimes.jp/i/78149/126/resize/d78149-126-310c7e859a36a58a3207-3.jpg ]
3. 「ドコモオープンイノベーションクラウド(R)」(*)
MEC環境には、NTTドコモの「ドコモオープンイノベーションクラウド(R)」を使用しました。低遅延性とセキュアなネットワーク環境を組み合わせること、効率的且つ安全な情報の流通が可能になると考えています。
https://www.docomo.ne.jp/biz/service/doic/
*;「ドコモオープンイノベーションクラウド」は、株式会社NTTドコモの登録商標です。
[画像4: https://prtimes.jp/i/78149/126/resize/d78149-126-c3d99cdf6885b00dfc25-4.jpg ]
NECは、本検証を通じて得た知見をもとに、ネットワークを利用した救助活動支援ソリューションなど「NEC Safer Cities」(注3)の実現に向けたソリューションやサービスの開発を加速・強化し、安全・安心な街づくりに貢献していきます。
以上
(注1)本社:東京都千代田区、代表取締役社長:井伊 基之
(注2) FieldAnalyst for Vehicles：
https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/sl/fieldanalyst/fa_02/nva/index.html
(注3)NEC Safer Cities：
生体認証や映像解析を含むAI、IoT関連の先端技術を活用して、安全・安心で効率・公平な都市の実現を支えるNECの事業領域。人々がより自由に、個人の能力を最大限に発揮して豊かな生活を送ることのできる社会の実現に貢献。
https://jpn.nec.com/safercities/index.html
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