ハードウェア： NVIDIA Jetson Orin NX
アプリケーション： 密集群衆の人流分析
業界： 公共安全
導入場所： ヨーロッパ
「毎日何人の人が出入りするのか？」「この特定の場所は混雑しすぎているのか？」今日の急速に変化する世界において、公共空間の効率的な管理はこれまで以上に重要になっています。ショッピングモール、鉄道駅、地下鉄、その他の賑やかな公共の場所は、当社の都市の生命線として機能しています。これらの重要なデータポイントは、ビジネス最適化にとって重要であるだけでなく、関連する公衆衛生安全予防と制御措置の形成においても極めて重要な役割を果たしています。
課題
適切なソリューションを模索する過程で発生する可能性のあるいくつかの課題があります：
まず、群衆密度が頂点に達すると、検出漏れと誤報のリスクが急上昇します。高密度シナリオでは、個人間のオクルージョンがモデルを困惑させ、検出漏れと偽の識別の両方を引き起こす可能性があります。
次に、動的環境では、従来のセンサーと目標検出技術は歩行者の動きを正確に監視することが困難です。歩行者の方向と個人IDを識別することにしばしば失敗し、指定されたエリア内で一定時間内に入退場する人数を正確に追跡することが困難になります。さらに、一時的なオクルージョン後に再び現れる歩行者の再識別は、重大な課題を提示します。
最後に、ショッピングモールでよく見かけるマネキンや看板などの多数の妨害物の存在が、統計の精度を大幅に阻害します。これらの障害物は誤識別と歪んだデータにつながる可能性があり、信頼性の高い人流分析のためにこれらの複雑な障害を克服するソリューションを考案することが不可欠になります。
ソリューション
Anchor FreeのCenterNet検出器をベースに構築されたFairMOTモデルは、深層と浅層の特徴をシームレスに融合して検出とReID（再識別）タスクに個別に対応する新しいアプローチを提供します。この独特な特徴融合は、これら2つの重要なタスク間の公平性を確保するだけでなく、リアルタイムマルチターゲット追跡精度の大幅な改善につながり、様々なシナリオでの人流統計の複雑な課題に効果的に対処する良い選択となり得ます。人的交通統計タスクは、目標のカテゴリと位置情報の検出と、同一人物が誤って複数回カウントされることを防ぐためのフレーム間関連付けの確立という重要なタスクを必要とします。
異なる撮影角度と様々な人員密度が個別のソリューションを要求することを認識し、NVIDIA Jetson Orin NXに展開可能な2つの異なる訓練手法でこの問題を考慮すべきです：
- 疎な人員シーン： 比較的疎な人員のシナリオでは、ソリューションは多様なデータセットからの訓練データを活用します。モデルはシーン内の歩行者の包括的な全身検出と追跡を実行します。歩行者を識別し、各フレームの左上隅に個人数を表示し、正確な歩行者フロー統計を達成します。
- 密集人員シーン： 個人間のオクルージョンが一般的な密集群衆を特徴とするシーンでは、精度を維持するために異なるアプローチが不可欠です。このような場合、専用訓練データセットに基づく頭部追跡手法を採用できます。このアプローチはシーン内の歩行者の頭部の検出と追跡に焦点を当て、全体的な歩行者検出が検出漏れ率の増加につながる可能性がある条件下で、信頼性の高い人流統計を促進します。
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検出漏れの問題に対処し、軌跡の一貫性を向上させるために、低スコア検出結果から背景を除去しながら高スコア検出結果を保持し、実際のオブジェクトを発掘する以下の論理アーキテクチャを使用できます：
Seeed： NVIDIA Jetsonエコシステムパートナー
Seeedは、NVIDIAパートナーネットワークにおけるエッジAIのEliteパートナーです。SeeedのNVIDIA Jetsonエコシステムページで、より多くのキャリアボード、フルシステムデバイス、カスタマイゼーションサービス、ユースケース、開発者ツールをご覧ください。
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