CASE STUDY
業種：施工管理
製品情報 : Triton IP67カメラ
SDK: Arenaソフトウェア開発キット
Triton IP67カメラによる建設現場のリアルタイムIoT映像モニタリング
建設現場のリアルタイムモニタリングにIoTデータを活用する場合、画像処理はオンプレミスとクラウドの2つの方法で行われます。このようなクラウド型では、初期投資や運用にかかるコストはもちろん、高速なデータ処理やデータセキュリティがリアルタイムでの監視・分析に欠かせない検討事項となっています。近年、AI技術の進歩に伴い、映像の監視・分析が大きく進化しています。しかし、収集される映像データは膨大な量になることが多く、多数のカメラからクラウドに常時アップロードされる映像解析を同時に処理するためには、クラウド上のシステム全体の負荷を考慮する必要があります。
課題
建設現場の車両・設備・現場作業員のデータを一元管理することで、遠隔からリアルタイムに全体の状況を把握し、稼働状況の把握やメンテナンスの効率化を図ることができます。昔の録画映像は短時間でしたが、現在は20～30分に分割したフォーマットで最大4時間まで録画可能です。シリコンバレーに拠点を置くIoT企業であるMODE, Inc.は、物理世界からデータを収集し、企業の業務改善を支援するスケーラブルなデータインフラを提供しています。MODE社のセンサーゲートウェイソリューションは、企業のセンサーや機器を接続し、そのデータを数日以内にクラウドに転送することが可能です。
このアプリケーションでは、2台のLUCIDカメラが1つのゲートウェイに接続されています。高画質での同時録画はゲートウェイの性能上、カメラの性能をフルに発揮させることが難しかったのですが、映像をWebサイズに圧縮してクラウドに転送することができました。MODEは、処理能力の高いゲートウェイハードウェアとMODEゲートウェイソフトウェアを組み合わせ、録画した映像をエッジでAI解析できるようにしました。
解決方法
LUCIDのTritonカメラは、画像がRGBの生データとしてPCに送られるように設定されており、PC側のArena SDKで動画を生成しています。カメラ自体は数百メートル離れた場所に設置され、そこからデータを送信していました。
2台のカメラの同時接続は、工事用車両の外側と内側を記録した車両からデータを収集するMODE Mobility Cloudで行われた。今回はMODEセンサークラウドの録画機能を使いながら、MODEモビリティークラウドと同じインフラを使っていた。
LUCIDのTritonカメラは、IP67の防水・防塵性能を持ち、工事現場などの過酷な環境でも設置が可能です。
最高画質で録画するとネットワークの帯域を使いきってしまうため、モードは独自に開発した動画生成パイプラインを使って動画を生成することにしました。LUCIDのビデオドライバーは、主にC++のAPIを使用しています。
まとめ
センサーは、車両の位置や加速度などのデータを収集するだけでなく、建設機械の稼働状況を収集し、効率化やメンテナンスに役立てることができます。建設現場の環境情報をセンサーからリアルタイムに収集することで、トラブルが発生する前に適切に対処することが可能になる。
そのためには、本社からデータを収集し、一元管理できることがかなり重要です。例えば、全国に分散する100の工事現場の運営を想定し、そこで行われているすべての工事をリアルタイムで監視したいとします。それをIoTで自動化し、MODEを使ってクラウドにアップロードすれば、全国で毎日100本の動画を自動収集し、その情報を分析し、各建設現場間でシームレスに連携することができるようになります。