物流・社会インフラWG 活動内容のご紹介 Live Video Analytics は「カメラ＋AI」ソリューション開発をどう変える？

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物流・社会インフラWG 活動内容のご紹介
Live Video Analytics は
「カメラ＋AI」ソリューション開発をどう変える？
クラウドIoTカンパニーエンベデッドソリューション部
Microsoft MVP for Microsoft Azure
茂出木裕也

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自己紹介
• 組み込み機器のファームウェア(BIOS)開発のプログラマー職を経て、
2007年に東京エレクトロンデバイスに入社
• 以後、約9年間は Microsoft社の組み込みOS(Windows Embedded)製品を担当
• 2016年4月より、 Microsoft Azureを中心とした IoT やクラウドソリューションを担当
Microsoft MVP for Microsoft Azure

物流・社会インフラWG これまでの活動

産業別ワーキンググループでMicrosoft AzureをベースにしたIoTの利用シナリオを共同検証
ビジネスWG 分析WG 製造WG 物流・社会WG
ヘルスケアWG Pepper WG ドローンWG xR WG

物流・社会インフラWG紹介
イベント畜産輸送・交通

【取り組み事例】養豚で機械学習を活用した出荷予測の検証
物流・社会インフラWGで、養豚の出荷予測の検証プロジェクトを実施
養豚の出荷に要する日数や頭数は、飼育担当者が
経験に基づいて判断(属人性が高い)
出産から出荷までの日数を、過去10年分の出荷データ
や天候などの外部データを用いた Azure Machine
Learningで推測
実績と比べて1週間程度の誤差で機械学習による予測
ができることを検証し実証
属人性から一般化への、一定の成果を得た

物流・社会インフラWG 新しいテーマ
Live Video Analytics (LVA)

Live Video Analytics on IoT Edge
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/media-services/live-video-analytics-edge/overview
エッジデバイスでビデオを分析し、結果をAzureのクラウドサービスやビジネスアプリケーションと連携

物流・社会インフラWG での取り組み
⚫まずは技術検証 (LVAで何ができる？)
1. エッジデバイスは仮想マシン(VM)で構築+サンプルの動画と
AIモデルを利用
2. 物理デバイス(エッジPC)とUSBカメラを利用
⚫LVAを「やってみた」結果を皆様と共有
⚫WGで活用シナリオやアイデア出し (どう活用できそう？)
⚫[募集] 現場・フィールドでの実証実験

技術検証1.
LVA サンプル・チュートリアル

技術検証1. LVA サンプル・チュートリアル
⚫ エッジデバイス: Azure Linux VM (Ubuntu 18.04-LTS) + IoT Edge Runtime
⚫ カメラ: 無し (サンプル動画)
⚫ AIモデル: YOLO v3 (サンプルモデル)
⚫ アプリケーション: IoT Central テンプレート (サンプルアプリ)

Live Video Analytics で推論モデルを使用する
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/media-services/live-video-analytics-edge/media-graph-
extension-concept#use-your-inferencing-model-with-live-video-analytics
独自のAI(推論モデル)でビデオを分析 ※サンプルだと、映像からバスやトラックのオブジェクトを検出するAIモデル

ビデオ分析 – 物体とモーション検出アプリケーションのアーキテクチャ
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/iot-central/retail/architecture-video-analytics
Azure IoT Central (SaaS) では、物体やモーションを検出するテンプレートが提供