災害予知AIシステム
IoTソリューション開発
- ユーザー
- 自治体
- 分野
- AI、IoT
- 目的
- 定点カメラを設置し、カメラが撮影した画像を収集、学習データとしてAIに学習させ（教師なし学習）、学習したデータを用いて、定点カメラが撮影している映像に、「いつもと違う」状況が発生していないかどうかを検出する対応
- 担当フェーズ
- 外部設計～組合せ試験
- 利用技術（環境・言語等）
- Windows/Python/AI画像解析
プロジェクトの課題
- 近年の異常気象、特に集中豪雨などが原因で、崖崩れやその他の災害リスクが増加している。
- 従来のセンサーなどを使用した監視方法では、広範なエリアを効果的にカバーすることが困難。
- 季節の変動、天候の変化、夜間などの様々な状況に適応可能な柔軟な監視システムが必要。
AI駆動型のリアルタイム画像解析による異常検知
自治体と連携して、災害が多発する場所に高解像度カメラを設置しました。
これらのカメラは、AIがリアルタイムで画像を解析し、微細な変化や予期せぬ事象（例えば落石や地滑り）を検出できるように設計されています。
しかし、一般的な機械学習手法では、学習データが多すぎる問題や多くの例外に対処することが困難であるため、システムは「いつもと違う」状況を検知するための教師なし学習を利用しています。
環境変化への適応と高度なデータ処理手法の採用
昼夜の変化、季節の変動、悪天候といった要因に対応するため、画像処理AIの前処理段階で、画像を反転したりグレースケールに変換するなどして、分析しやすい状態に調整する処理を導入しました。
人や車の動きをフィルタリングするアルゴリズムの導入
監視中に人や車両の通過を誤って「ノイズ」として捉える問題があります。
このため、システムはこれらの要素を含むフレームを自動的に識別し、データから除外する処理を行っています。
これにより、本質的な異常のみが正確に検出され、誤報の数を減らすことができます。
