第1章　SCORER Edge SDKを始める前に

このSCORER Edge SDKチュートリアルはPythonなどで簡単なプログラミングをしたことがある人が、例えばカメラの前を何人通過したかや、あるエリアに10秒以上滞在した人が何人いたかなどの分析が思い通りにできるようになるためのものです。
最初は人の位置が見取り図上でわかるSCORER People Counterの出力結果を元に、横断歩道前など一時停止エリアを通過した人で、ちゃんと3秒以上止まっていた人とそうでない人がそれぞれ何人いるかを判定して、ログで出力するスタータープログラムを1からくみ上げられるようにします。次の3章ではエリアではなく、検知線を使って通路からはみ出した人が何人中何人いたかの判定をします。また、WEB上でカメラの画面上に線を引いて簡単に検知線を設定できるようにします。
3章まで終えることで人の動線に関してはあなたが自らいろいろ調べることは素早くできるようになります。
4章からは判定した結果を社内のほかの人に見せたり、AIを用いてより高度な判定を行なったりすることをレッスンし、実用的なアプリケーションも構築可能になるためのステップを踏んでいきます。

社内で研究的に利用したり、近くの部署の人に参考情報としてシステムの出力結果を見せる分にはSDKでの開発が最適です。
ですが、もしそのシステムを外販したり、研究的ではなく連続稼働が必須となるようなミッションクリティカルな場面で利用する場合は私たちフューチャースタンダード社にご依頼ください。
商用アプリケーションとして提供するためにはエラー処理、コードのリファクタリング、連続稼働用の監視プログラム等いくつかの手順が必要です。それらを組み込み商用アプリケーションとしてよりブラッシュアップすることも私たちは歓迎します。

SCORER PeoPle Tracker

では、位置の可視化機能以外に、1秒間に5-10回座標ログが出力できます。 各カメラフレームごとの解析結果が送られてきており、時刻や映っていたそれぞれの人物の追跡ID、カメラ画像内での位置座標や顔向きと、見取り図上での位置座標、そして顔向きが出力されています。 人物座標は人体検知の下部中央を基準としています。 座標ログの中身は下記となっています。

今回のチュートリアルではまず上記のログをすべて記録して一度保存します。
保存したログを再度解析することで、様々な判定を行う方法をとります。

第2章、第3章では、カメラ画面の座標上にエリアを設定し、追跡IDを利用して複数のフレームを調べることで、通過時間の判定やエリアを通過したかどうかを判定、結果をCSVファイルで出力することをします。

第3章では、エリアではなくラインを通過したかどうかの判定となり、エリアよりも多少数学的な手法で判定します。
また、第2章ではエリア設定はカメラの画像からWindowsのペイントツールなどでエリア座標を調べる手間がかかる方法を行っていましたが、これをWEB上で簡単に行えるようにします。
最後にカメラ画面上のエリアではなく、見取り図上で判定する場合のコードを解説します。
第4章、第5章ではそれまでのCSV出力に加えて、データベースに出力することを行います。データベースにログが入れば簡単な設定でMetabeseというBIツールでグラフ・表での表示ができるため、その方法をお伝えします。
第6章ではそれまでの章とは全く別物としてSCORERの生画像から直接AIを利用し、判定を行います。テーマは一般物体検知と3次元骨格検知とします。

今回のチュートリアルを行うにあたり、一定の前提条件を設けています。