昨今、「AR」や「顔認識」など、画像認識技術は急速な発展を見せています。大量の部品の数や人数を、人の目ではなく機械の力で割り出したいと思う場面もあるのではないでしょうか。そのような時に有用なのが画像認識の「個数カウント」技術です。
そこで今回は、下記について解説していきます。
・個数カウントとは？
・個数カウントの仕組み
・個数カウントの活用事例
さまざまな用途での個数カウント技術についても紹介しますので、ぜひ参考にしてください。
「画像認識技術」と「個数カウント」の関係性
画像認識技術は機械による個数カウントを実現する技術です。それでは、画像認識技術が実現する「個数カウント」とは具体的にどのような技術なのでしょうか。詳しく見てみましょう。
画像認識技術とは？
画像認識技術とは、画像に映っている対象物が何なのかを識別する技術です。例えば、人の顔であれば画像から目や鼻や口を読み取り、人の顔を認識します。
技術自体は古くからありますが、昨今の機械学習の進歩やディープラーニングの利用により、急速に技術が発展し、活用用途も広がりました。現在ではARや顔認識、産業用途ではフリマサイトのAI出品機能や監視カメラ、医療現場での患部の発見までさまざまな用途で利用されています。
個数カウントに使われる「物体検出」とは？
画像認識の技術の中に、「物体検出」という技術があります。この技術は個数カウントにも使用される技術で、画像内で「物体の位置」「種類」「個数」を特定する技術です。
これとよく似た技術で、「物体認識」という技術があります。物体認識は、「画像内に何があるのか」を認識する技術です。
それに対し、「物体検出」は「画像内に何がどこにあるのか」の特定から、物体の「位置」や「個数」の認識まで行えます。そのため、部品などの外観検査や顔の認識に活用されているのです。
画像認識の「個数カウント」とは？
画像認識の個数カウントとは、セグメンテーションによって物体を検出することで、物体を特定し、カウントする物体検出の技術です。
セグメンテーションとは、画像をいくつかのオブジェクトに分割するディープラーニングのアルゴリズムのことです。例えば、人と海の背景が写った写真をセグメンテーションすれば、「人」と「背景」のクラスに分類されます。
この分類ごとにものを数える技術が、画像認識が実現する「個数カウント」です。
個数カウントの活用場面
画像認識の個数カウントの活用場面はさまざまです。例としては、以下のようなものがあります。
・微生物分野（細菌のカウント）
・人数のカウント（イベント会場の参加者のカウント）
・物流分野（在庫数のカウント）
・農耕分野（家畜数のカウント）
カウントできる種類はそれぞれのアプリケーションによって違うため、用途に合ったアプリケーションの選択が必要です。
AIによる個数カウントの仕組み－個数カウントが可能になるまで－
画像認識技術の一つとしてさまざまな場面で活用される個数カウントですが、その仕組みはどのようになっているのでしょうか。
ここでは個数カウント技術がどのようにして作り上げられているのか、仕組みを解説します。
1.ディープラーニングモデルの作成
まずは最初に、ディープラーニングモデルを作成します。大量の対象の画像を集め、正解をラベリングします。例えば、「犬」なら「1」、「猫」なら「2」というような具合です。そして正解をラベリングした画像の特徴量を学習させ、ディープラーニングモデルを作成します。
2.カメラから画像を取り込む
次に、カメラから画像を取り込みます。取り込んだ後は、画像のノイズや歪みを取り除いたり、明るさを調整して認識したりするなど、画像の認識ができるよう基本的な画像処理を行います。
3.画像から物体検出
取り込んで画像処理をした後は、画像から物体検出をします。具体的には、セグメンテーションにより、画像内のカウントしたい部分を取り出します。
それぞれのセグメントは、「人物」「動物」「背景」などのクラス分けが可能です。これにより、分けられた部分が何の物体であるかを特定するのです。
4.個数カウント
物体検出の結果から個数カウントを実施し、アウトプットをパソコン端末に表示させたり分析したりすることができます。
画像認識の個数カウントの活用事例
画像認識の画像カウントはどのような場面で活用されているのでしょうか。詳しく見てみましょう。
群衆カウント
活用例の一つが、「群衆のカウント」です。
数百～数千人単位の人が集まっている場所において、できる限り手間をかけずにその場にいる人達の人数をカウントしたいということもあるでしょう。A社では、カメラの映像から、数千人の群衆を数秒でカウントするソフトウェアを提供しています。
従来の胴体や顔を検出してカウントする方法では、人の体が重なったり、顔が後ろ向きになったりした際にカウントが難しいという課題がありました。しかしA社のソフトウェアは、人の「頭」を見分けるAIが搭載されており、より正確にカウントすることを可能にしています。
イベント参加者数のカウント
個数カウントはイベント参加者数のカウントにも活用されます。
B社では、定点の通過人数やその通った人の属性情報を可視化できるサービスを提供しています。例えばテナントビル前に配置し、通行者の属性を識別しつつ、そのテナントに出入りした人をカウントするといった使い方が可能です。
このサービスは顔画像を蓄積しないアルゴリズムを使用しているため、個人情報の流出の心配もありません。
部品の個数カウントソフト
バラバラの部品の個数カウントのソフトウェアも提供されています。
輪郭の特徴分析により部品の輪郭を認識し、カメラ下に部品を置くだけでカウントが開始されます。置いた瞬間にリアルタイムでカウントすることが可能です。
今まで目視確認していたカウント作業の自動化に有用でしょう。
カウントアプリ
個数カウントにはアプリも存在します。
C社が提供するアプリは、写真に写っているものの数を自動でカウントするサービスです。カウントする前に数えたいもののタイプを選び、写真撮影すれば、カウント対象に番号が振られて合計数が分かります。また、一つひとつの半径・直径・面積を求めることも可能で、写真の中の数えたい範囲を指定してカウントすることもできます。
その場で写真を撮ってカウントできる点が、アプリの魅力といえるでしょう。
良品・不良品判定
個数カウントの技術は、良品・不良品判定にも使用されています。
製造ラインを流れる対象物をネットワークカメラに写し、AIで分析することにより良品・不良品をリアルタイムで判定することができます。またPCで、作業進捗や、全個数中NG品が何個あったかを見える化することも可能です。
食品製造業での生産状況の把握から、水産加工業の外観検査、異魚種検知に使用されています。
画像認識の個数カウントはさまざまな形で提供されている
画像認識の個数カウント技術では、人数や部品の数など、さまざまな物体の数をカウントできます。特に、人数のカウントでは顔認識技術が使用され、年齢や性別などの属性情報を取得することも可能です。
また、個数カウントの技術は製造業においては良品検査にも活用されています。良品検査の仕組みにも、画像認識技術の物体検出の技術が活用されています。良品を学習させ、物体を検出した後に良品/不良品をAIで判定するのです。このように、画像認識の技術は幅広く応用されています。
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