IoTエコシステムにおける視覚データの力を解き放つ

モノのインターネット（IoT）はすでに日常生活に織り込まれ、家庭の暖房をリモート制御したり、フィットネス進捗を追跡したりできます。Environmental Internet of Thingsのような最先端プロジェクトは、さらに境界を押し広げます。羊のデジタルカラー、降雨量と河川流量モニターがすべてデータをクラウドプラットフォームに送り込み、そこでマージ、分析、解釈され、すべての人の利益のために生態系を管理すると、CloudviewのCEO兼共同創業者であるJames Wickes氏は語ります。一方、Moocallは牛の分娩時期を予測し、IoTアプリケーションの幅広さを示しています。

IoTの完全な潜在力を解き放つには、視覚データを統合し、Visual IoT（VIoT）を創出する必要があります。これは新しいカメラ群を必要としません。交通カメラ、CCTV、ナンバープレート認識、デジタルビルボード視聴カウンターなど、すでに利用可能なテラバイト規模の視覚コンテンツを活用し、他のセンサーストリームと組み合わせるだけです。

現在、ほとんどの視覚データはサイロ化され、単一目的でのみ使用され、ごく一部しか見直されません。この画像を他のデータソースとマージし、予測分析、AI、ディープラーニングを適用することで、ビジネス運営から犯罪防止、疾病軽減、環境保護まであらゆるものを変革できます。

例えばVodafoneは、クラウドベースのCCTVをビルセキュリティシステムと統合し、侵入アラームに視覚検証を追加しています。アラームが作動すると、セキュリティチームと警察が即座に映像を確認し、侵入を確認できます。これにより時間とコストを節約し、迅速な対応を可能にします。

都市部では、英国駐車協会が市中心部ドライバーの30%が目的地への往来ではなく単に駐車場を探していると報告しています。カメラが路側駐車スペースを監視し、中央システムにリアルタイム空きデータを供給。ドライバーのナビゲーションアプリが空きスペースを提案し、即座に予約し、滞在時間に基づいて自動決済できます。

ロジスティクスを超えて、視覚ストリームへの分析適用はパターンを明らかにし、将来の行動を予測します。このインテリジェンスは、倉庫内の最適フォークリフト台数や病院内の最適機器配置を、手動観察なしで計算するのに役立ちます。

分析と組み合わせたカメラは、駅、空港、観光地、ショッピングモールなどの公共スペースでのリアルタイム移動パターンをマッピングできます。このデータは、ピーク時のエスカレーター/エレベーター方向調整のような自動フロー制御や、特定車両のゲート認識と画像保存なしでのアクセス解除のような特定条件検証を推進できます。

AI強化分析は、脆弱な人々の保護でも重要な役割を果たします。カメラはすでに介護施設で自傷・自殺行動の兆候検知や、適切な同意の下での個人監視に導入されています。将来、ホームカメラが高齢者の活動レベルを記録し、健康問題を示唆する不活動をフラグし、家族や介護者にアラートを送信するかもしれません。同様に、駅カメラが潜在的自傷行動を示唆する振る舞いを検知し、スタッフ介入を促すかもしれません。

これらの例は、VIoTが私たちの社会にもたらす変革的潜在力のほんの一部に過ぎません。このビジョンを実現するには、イノベーターが視覚データを既存IoTフレームワークと効果的に融合する製品を開発する必要があります。

著者：James Wickes、CEO兼共同創業者、Cloudview