5.4.5. ユースケース

5.4.5.1. クラウドでのリアルタイム映像監視

カメラデバイスから映像を取得し、様々なフォーマットでリアルタイムにクラウドに映像を転送することで、 クラウドで映像監視を行うことができます。

ice videoノードをNode-REDフローに配置し、カメラを識別するアドレスを入力することで、 指定されたカメラから映像を取得することができます。 ice onvif discoveryと接続すれば、自動発見されたカメラから映像取得することが可能です。

ice videoノードとice backend outノードを接続することで、 取得した画像データをバックエンドに送信し、リアルタイム監視に利用することが可能です。

5.4.5.2. エッジにおける映像分析の活用

5.4.5.2.1. 監視映像の間引きによる効率化

ice videoノードから出力される画像は接続するノードによって任意の処理を行うことができます。 例えば画像の２値化やホワイトバランスの修正、差分検知などを行うノードやエッジアプリケーションを開発することで、 自動的にこれらの処理を実行できるようになります。

たとえば差分を検知した場合にのみ、画像をバックエンドに送信する、というような処理を行うことで、 重要な映像だけを効率的に監視することが可能となります。

5.4.5.2.2. 映像分析結果に基づくデバイスアクチュエーション

ice videoノードをICE Coreが提供するice rapid ima classifyノードやice rapid ima detectノード、ice tensorflowノードに接続することで、カメラ映像に対してAIを利用した高度な分析を行うことが可能です。 AIでは画像のカテゴリを分類したり、画像から特定の物体を検知したりするといった高度な分析が可能です。

映像分析結果に基づいて、たとえばリストにない人物が映った場合にパトライトを点灯し、 現場にアラートを出すというようなデバイスアクチュエーションを行うことができます。