Physical World
現実空間の人・動物・モノは、絶えず動き、変化しています。
本動画はOmni-Syncへの理解を深めるためにAIで制作したデモ映像です。
現実世界とデジタル世界を同期します。
Omni-SyncはAIビジョン技術を基盤に、複数のカメラの情報を一つのつながった空間として統合します。人・動物・モノがあるカメラの画面から外れ、別のカメラに映っても、移動の流れを継続して分析します。これにより、空間の混雑状況や待ち時間などの現場の状況を把握し、効率的な運営と意思決定を支援します。
Omni-Syncの中核は、同期です。
現実は常に動き、変化しています。1台のカメラでは対象が画面から消えると情報の連続性も失われます。複数カメラ・センサーのデータをつなぎ、こうした断絶を最小化します。
カメラ・深度カメラ・センサー
現場の機器が、現実空間の変化を最初に捉えます。
検知
映像から人・動物・モノをリアルタイムに見つけます。
追跡
検出した物体に固有IDを付け、動きを追い続けます。
同期
分散したカメラの観測を、一つの個体記録へつなぎます。
測定
位置・行動・状態など、物体の詳細な属性を記録します。
理解
蓄積データから空間と物体の意味を読み解きます。
Digital Intelligence
現実の変化を検索・推論できるデータへ変えます。
検知データを同期し、物体と時間の意味を理解します。
観測結果を一つの座標系に合わせ、カメラ以外のセンサーデータも加え、属性と時間変化を総合分析して現実空間を深く理解します。
空間の同期
映像座標を、現実の空間へ変換します。
各カメラが観測した物体の位置を実際の空間座標へつなぎます。画面上のピクセル位置だけでなく、物体がどこにあり、どこへ動き、各エリアにどれだけ留まったかを分析できます。
複数カメラのデータを共通の空間基準に合わせ、現実空間を一つのデジタルマップへ再構成します。
センサーフュージョン
カメラを超えて、多様な現実データをつなぎます。
Omni-SyncはRGB映像に限りません。測定目的に応じて深度、熱画像、LiDAR、レーダー、環境IoTセンサーを加え、空間と物体の情報を拡張できます。
RGBで物体を識別し、深度で実際の距離・大きさを測るように、異なるセンサーのデータを一つの現実情報へつなぎます。
時間軸のインテリジェンス
一瞬ではなく、変化の流れを理解します。
意味のある情報は、一時点の状態よりも時間に伴う変化から得られることがあります。個体別データを時間軸に蓄積し、移動パターン、反復行動、滞在時間、時間帯ごとの利用などを分析します。
一場面の分析を超え、現実世界の変化の履歴を記録し、理解する技術へ広がります。
複数のカメラで現実の物体を
検知・追跡します。
分散した視野を一つの空間へつなぎ、対象がカメラの外へ出ても追跡を続けることから、Omni-Syncの分析は始まります。
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一つのカメラではなく、空間全体を見ます。
現実の物体は一つのカメラ内に留まりません。Omni-Syncは複数の映像を同時分析し、それぞれの視野を一つの空間情報へつなぎます。
カメラが増えるほど検知範囲も広がります。固定カメラの画角に縛られず、必要な場所へカメラやセンサーを追加して柔軟に拡張できます。
現場で、速く安全に
機能します。
現場のエッジで即座に分析し、顔などの機微情報ではなく必要なデータだけを残す構造で、安全な運用を支えます。
インテリジェンスは、現場で即座に動きます。
Omni-Syncは分析の多くを現場のエッジコンピューターで実行する設計です。全映像を中央サーバーやクラウドへ送るのではなく、データの発生場所の近くでAI推論を行います。
ネットワークへの依存を抑え、現場で迅速に判断・対応できます。
分析結果を運用へつなぎ、
幅広い産業へ展開します。
重要な変化をリアルタイムイベントとして運営システムへ連携し、LLMと組み合わせて自然言語で質問できます。カメラやセンサーの追加に応じて適用範囲も広がります。
状態の変化をイベントへ変えます。
物体と空間のデータに基づき、意味のある条件を判定します。定員超過、危険区域への侵入、異常な長時間滞在などをイベントとして生成できます。
リアルタイム通知
条件を外れた瞬間を捉え、担当者へ即座に通知します。画面を見続けなくても、必要なときに必要な人へ情報が届きます。
ダッシュボード
分散したデータを現場・時間単位で整理し、一画面で確認できます。複数の場所を行き来せず、現場全体を把握できます。
API連携
正確な分析結果も、閉じたデータのままでは活用が限られます。APIで結果を標準化した形で外部システムへ届けます。
現場でのEdge AI処理
通知・連携・制御には応答速度が重要です。クラウドとの往復で判断が遅れる間に状況が変わることもあります。Edge AIは判断と実行を現場で直接行います。
エリア別占有・混雑
1台のカメラが映すのは限られた範囲ですが、現実の空間は複数の視野が重なり、つながっています。個別の映像だけでは、人が集まる場所や空いている場所はわかりません。複数カメラの検出数を空間単位で統合し、そのエリアの混み具合を一つの指標にします。ばらばらの画面ではなく、空間全体の密度を確認できます。
通り過ぎる人と、留まる人は異なるサインです。
通過する人と長く立ち止まる人は、現場では全く異なる意味を持ちますが、検出だけでは区別できません。滞在時間を計算し、待機が発生しているのか、単なる通過なのかを判断します。映像を「待っている状況」として読み解けます。
複数のカメラ情報を、一つの流れへつなぎます。
同じ人物が複数カメラに同時、または順次映る現場で、各カメラの情報を共通の空間座標に統合します。重複のない連続した流れをつくり、複数の視点を一つの空間へ変えます。
蓄積するだけのデータを、判断へつなぎます。
正確なデータも、常に人が見ていなければ活用しきれません。混雑の閾値超過や長時間滞在は見逃されがちです。あらかじめ設定した基準でリアルタイムにデータを確認し、条件を外れた瞬間を自動で捉えます。
現実世界の記録を、AIが理解できるデータへ
通常の監視映像は、人が確認するまで活用が困難です。Omni-Syncは出来事を物体中心の構造化データへ変換します。LLMやAIエージェントと連携し、全映像を確認する代わりに自然言語で質問できます。
一つの技術が、多様な
インテリジェンスへ広がります。
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