株式会社アジラ(本社:東京都町田市、代表取締役CEO:木村大介、以下「アジラ」)は最先端の「行動認識AI」を搭載した『AI Security asilla』のバージョンアップを発表しました。

今回のバージョンアップはマイナーバージョンアップではあるものの、検知精度の向上のみに留まらず、警備業や施設管理などの現場からの要望が大きかった「飛び降り/飛び込み予兆検知」を始めとした新機能が追加実装されました。

新機能の実装にはアジラの研究チームであるHuman Science AI Reserch、通称『HSAR』で行われているヒューマンサイエンス領域の研究成果から技術転用されたものが数多く使用されています。

今後もアジラはHSARでの研究と『AI Security asilla』のさらなる発展を押し進め「あらゆる空間価値を高める社会インフラとなる」ことを目指します。

Ver2.4のバージョンリリースに含まれる新機能紹介

今回のバージョンアップでは、これまでの侵入や転倒などの検知に加え、「行動認識AI」の大幅な成長によりお客様からご要望の多かった機能を中心に新機能が搭載されました。

以降では待望の新機能をご紹介致します。

本バージョンよりリリースされた新機能


■飛び降り予兆検知機能

アジラの研究チームHuman Science AI Research、通称『HSAR』で展開されているヒューマンサイエンス領域の研究結果に基付いた「移動軌跡」「位置情報」「身体各所の動作パターン」などの飛び降りを行う者の特徴をAIにフィードバックすることで、潜在的な危険行動の兆候を検知・発報することで飛び降り行為を未然に防ぎます。


スケボー自転車乗り入れ検知機能

既に導入を頂いている施設様からのご要望が特に多かった「スケボー「自転車」の乗り入れを検知する機能です。

一般的な認識AIである「物体認識AI」ではなく『asilla』では『行動認識AI』での検知を行っているので、スケボーを手に持って検知範囲に進入しても検知はされません。同じく自転車を押して歩いて検知範囲に進入しても検知はされません。

スケボー自転車も人が乗車した状態で検知範囲に進入した時のみ危険行為として検知を行い発報致します。


■エスカレーター違和感検知

エスカレーターの階段部での逆走や危険行為などを検知します。

これによりショッピングセンターなどの複合施設で、もっとも事故の発生が多い箇所の一つとされるエスカレーター周りの事故を防止することが狙えます。


■違和感検知精度の向上による不審行動の検知

アジラの研究チームであるHSARのヒューマンサイエンス領域の研究を発展させた研究成果を『asilla』へ学習させることで、これまで以上に人間が違和感として感じる異変を同じく「違和感」としてAIが感知し、不審者の検出や落書きや粗暴行為、事故犯罪前兆などを検知できるようになりました。


■混雑検知機能

あらかじめ設定したエリアに設定した人数以上の滞留を『asilla』が観測したときにアラートを発生させます。

エスカレーターの降り口などに適切に設定することで、人流の詰まりによる将棋倒しなどの重大事故の発生防止に期待できます。

■カメラ画角変更検知&自動再学習機能追加

左右や上下の動き、ズームが可能なPTZカメラに対応しました。カメラの向きやズームを変更すると、この変化を自動で検知し、必要な再学習を行います。

■警備日報用動画メモ機能追加

『asilla』が検知した異常や不審な動きを含む映像を自動的に切り分け、それぞれの映像クリップにメモを付け加える機能が追加されました。

これにより、警備日報や施設管理日報などへの活用が出来るようになりました。

■他社製のサービスとの連携機能追加

『asilla』にAPI機能を搭載し、他社のプロダクトやソリューションとの自動連携が可能になりました。

既に他社様開発のVMS(ビデオマネジメントシステム)との発報連携などが実装されています。


これらの機能追加の他、全体的な検知精度を上げることにより、一層の警備品質の向上や施設管理の運用効率の向上に寄与できるようになったバージョンアップになりました。


事故事件の予兆察知をより強化することにより、起きてしまった事件事故の検証をするための防犯カメラプロダクトから、警備や施設管理における本来のミッションである「未然に防止する」業務への貢献ができるプロダクトに成長させることができました。


今後も『asilla』の進化を加速させる開発を進め、より使いやすくより空間価値を高めるプロダクトにするための努力を続けることをアジラはお約束致します。


次期バージョンアップで実装される予定の主な機能

今回のバージョンアップでは実装が間に合わなかったもののお客様からご要望の多い機能や、アジラの研究チームであるHSARの研究の最終局面で技術転用まで秒読み段階の次回でのアップデートを見込んでいる機能を紹介致します。


■火事・炎検知


警備上、または施設管理上で大きな脅威になる火事を検知します。

火事を検知するためのセンサーなどの設置は消防法によって義務付けられているところではありますが、屋外をはじめとしたセンサーの検知範囲外での火災を検知することは難しい現状があります。

消防法で定められたエリア以外へセンサーを取り付け運用するコストと比べると、既存の防犯カメラで火災を検知する方がコスト的にも有利に働きます。


■不審物検索機能


近年交通インフラや、公共施設などで頻発している不審物による交通遅延や施設の封鎖など。

これらの原因となっている置き去りにされた荷物などのいわゆる「不審物」を自動検知するアップデートが予定されています。

このアップデートにより期待出来ることとして、単純な忘れ物だった場合に持ち主を特定してすぐに返還業務へ移れることや、脅威のある不審物を早期に排除することが出来るため施設やインフラをご利用のお客様への影響が最小限に抑えられることなどが挙げられます。



報道関係者の皆様へ ‐『asilla』を体験してみませんか?‐

アジラの神田プレゼントショールームでは世界トップレベルの『行動認識AI』を搭載した最新の『AI Security asilla Ver2.4』を実際に体験することができます。

実際に体験してみると行動認識AIによる異常探知の流れなどのご理解がより一層深くなるかと思います。

タイミングが合えば開発責任者や弊社社長などへのインタビューなども承ります。

ご興味があるメディア様におきましては最下部のお問合せ先までお気軽にご連絡くださいませ。

株式会社アジラ

代表者:代表取締役CEO 木村 大介
所在地:東京都町田市中町一丁目4-2
事業内容:AI警備システム『AI Security asilla』開発と販売
公式サイト:https://jp.asilla.com/

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『asilla』は、世界トップクラスの行動認識技術を基にしたAI警備システムです。既存のカメラをAI化し、異常行動や不審行動を検出したときのみ、瞬時に映像を通知します。映像をモニタリングする警備員の業務を軽減でき、見逃しや見落としも無くすことができます。

『asilla』で検知可能な行動一覧


『asilla』は以下の特徴があります特許取得の「違和感検知」で事件事故の予兆検知

各カメラにおける行動をAIが自律学習し、通常から逸脱した動きを「違和感」として検知。予期しない危険行動を即時通知することで、事件事故の未然防止に繋げます。

AIの眼で24時間365モニタリング

数百台規模のカメラ映像もAIが常に映像をモニタリング。異常が起きた際には自動で検知、即時通知し、人の眼だけでは捉えきれない些細な動きも見逃しません。

既設カメラを利用可能、サーバー1台で最大50台分の映像を処理

既設のカメラがそのまま利用可能。初期コストの負担が0。エンタープライズプランでは、サーバー1台で最大50台分のカメラ映像を解析でき、大規模な施設では運用コストも安価です。

セキュアな環境で利用可能

ローカルで完結するネットワーク構成により外部へ映像流出するリスクがありません。

AI警備システム『asilla』は、今後もさらなるアップデートを予定しています。

『asilla』についてのお問合せ

https://jp.asilla.com/contacts

『asilla』のデモンストレーションを体験できる「プレゼンテーションルーム」開設!

https://jp.asilla.com/post/202211-presen


アジラでは個人情報の保護に関する法律、同法の政令や規則及び同法のガイドラインなどの遵守のための基本方針を策定し、データの取得、利用、 保存等を行う場合の基本的な取扱方法を整備しています。尚、アジラが『AI Security asilla』を通じて取得し保有する情報は、原則として姿勢情報や顔情報を取り除いた画像のみにあたり、特定の個人を識別可能な情報は含まれません。

AI憲章:https://jp.asilla.com/ai-charter

情報セキュリティ方針:https://jp.asilla.com/security

プライバシーポリシー:https://jp.asilla.com/privacypolicy

利用規約:https://jp.asilla.com/termsofservice

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本件に関する報道関係者からのお問い合わせ先

株式会社アジラ 広報担当 松田

Email:pr@asilla.jp

TEL:080-3404-2743


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