Jetson Japan Users Group 2019/05/24 第１回 Jetsonユーザー勉強会 資料 Jetson TX2を使用した食品工場でのカメラによる衛生・安全管理システムの仕組みの概要です。

1. Jetson活用事例
食品工場での
カメラによる衛生・安全管理システム
2019/05/24
ブローダービズ株式会社
大橋 淳
johashi@broader.biz

2. 食品工場でのカメラによる衛生・安全管理ＡＩシステム
開発期間： 2018/7 ～ 2019/2
AIカメラ＋AI-BOX
BB
Dashboard
Cloud
管理ダッシュボード
×不在、放置
自動エスカレーション
管
理
者
担
当
者
エッジ解析による異常検知
通常、画像は送信せず、数値データを送信。
異常時情報のみ該当画像を送信
リアルタイム通知
異常検知のための機械学習
・置き去り物体 ・人数
・ヒトの正しい立ち位置 ・ヒトの姿勢
ヒトの動きを連続的に観察
異常発生時の対応フロー
・アラート毎の対応スクリプト登録
・エスカレーションルール
対処手順
逐次実行

3. システム構成

4. カメラ入力データ
姿勢データ
学習～アノテーション～モデル生成
姿勢判断姿勢検出
姿勢分類
モデル
相対値データ化骨格検出
1 2 3
1
2
3
立位
前屈み
立位
正常
異常
正常
発報
座位
しゃがむ
寝る
：
立位
前屈み
姿勢分類
モデル
骨格検出
姿勢判断の方法
（AI-BOX)

6. あらかじめスタジオ撮影で登録してあるヒトの姿勢を学習データとして集積して、
教師ありの学習を行う。
現場のAI-BOX内には学習済みの推論化したモジュールが、リアルタイム映像から画
角内のヒトの姿勢を判断して、その姿勢データと骨格座標をエッジサーバに送信す
る。
教師データの作成
学習用データ作成には独自開発し
たアノテーション用のグループ
ウェアcAeを使用し、複数拠点か
ら効率的に作業を実施した

7. カメラ
工場内の定点カメラで作業状態を撮影
工場内のファイルサーバに動画として保
存されます
Edge Device (AI-BOX)
学習済みの推論モジュールが映像のフ
レームにヒトIDと姿勢情報とを付加
座標データと合わせて
エッジサーバに送信します
Edge Server
ヒトIDごとに姿勢データと座標データを
連続的に蓄積/処理します
ノイズをカットした後、座標データを相
対化して数列として解析します
OpenCV
OpenPose
Chainer
Elasticsearch/Kibana
機器構成

8. ブローダービズ株式会社
inquiry@broader.biz
業務内容
• 情報通信技術を企業活動に適用するためのコンサルティング
• 上記に付帯するユースケースやソフトウエアの開発・運用
• 事業向けネットワークサービスの企画・開発・運用・利用支援
• 企業コミュニケーション活動の企画・実施・運用支援
• デザイン業務
• その他付帯する業務
大橋 淳
johashi@broader.biz
通信キャリアのエンジニアからコンテンツ系の仕事に携わるためヤフーに転職、
以降ベンチャー企業数社を経て、2017年7月～ブローダービズ株式会社に創業メ
ンバーとして参画
主に画像・映像解析に関するAI・機械学習分野を中心にエンジニアとしてお仕
事をさせていただいています