エッジにおけるよりスマートな建設現場監視
応用例と事例
主なポイント
デバイス上のビデオインテリジェンスを活用して、建設現場の可視性を向上させましょう。InHand AIシングルボードコンピュータを搭載したこのソリューションは、人、車両、およびゾーンイベントを現場で検知すると同時に、開発者向けにアラート、記録、および現場管理アプリケーションを構築するためのオープンな環境を提供します。
背景
建設現場は、作業員、請負業者、車両、機器が複数の作業区域を頻繁に移動する動的な環境です。手動による巡回や事後的なビデオレビューでは、危険なアクセス、車両の活動、異常な現場状況を発生と同時に特定することは困難です。オンデバイスのAIは、カメラの近くでビデオを処理することで、ライブ映像を構造化された検出結果に変換できます。これにより、現場オペレーターは、可視性の向上、迅速な対応のサポート、継続的なクラウド接続への依存度の低減を実現するための実用的な基盤を得ることができます。
顧客要件
手動パトロール
サイトイベント
サイトの変更
解決
この建設現場監視ソリューションは、カメラ、InHand MoシリーズのAIシングルボードコンピュータ、および顧客が開発した監視ソフトウェアを組み合わせたものです。現場で撮影された映像はMoプラットフォーム上でローカルに処理され、互換性のある物体検出モデルによって、定義されたエリア内の人物、車両、およびイベントが識別されます。
Moは、TI TIDL、OpenCV、GStreamer、TFLiteおよびONNXモデルのサポートを備えたDebianベースの開発環境を提供します。これにより、開発者はビデオパイプラインを構築し、一般的なモデルを実行し、検出結果をイベント記録、通知、またはさらなる制御ロジックのためのアプリケーションに統合できます。ただし、モデルは対象サイトと動作条件に合わせて選択、トレーニング、および調整する必要があります。
Mo 62Aは、軽量で通常はシングルストリームの検証処理向けに2 TOPSの処理能力を提供します。Mo 68Aは、より多くの処理能力を必要とするアプリケーション向けに、8 TOPSの処理能力と高速拡張機能を提供します。実際のストリーム処理能力は、モデル、解像度、フレームレート、およびサンプリング戦略によって異なります。
利点
ループ
発達
拡大
