AIカメラ × 人流解析
カメラ映像から、人の流れと滞留をデータに。
既設・新設カメラの映像をAIで解析し、人数、通過方向、滞留、混雑、移動の傾向を把握します。まず画角・解像度・混雑状況を確認し、必要な指標と精度評価の方法を決めます。
映像ベースの人流解析
AIカメラ人流解析は、カメラ映像から人の検出・追跡を行い、通過量や滞留、混雑、動線を時系列データとして整理する方式です。既設カメラを活用できる場合があり、現場映像を確認しながら分析内容を設計できます。
カメラで取得する主な指標
人数・通過方向・滞留時間・混雑度・エリア間の移動などを、映像条件と用途に応じて集計します。個人の特定を目的とせず、必要な指標だけを定義して分析します。
最初に確認するのは、画角と利用目的
映像があるだけでは十分ではありません。知りたいことに対して、カメラ位置・画角・解像度・照明・混雑時の遮蔽が適しているかを確認します。
通過人数や方向別流量は、対象線・ゾーンを定義して集計します。
滞留や動線は、追跡が維持できる範囲と混雑条件を確認して評価します。
店内・施設内の既設カメラを使える場合は、追加機器を抑えて検証を始められます。
映像を扱うため、保存範囲・閲覧権限・個人情報への配慮を含む運用設計を事前に確認します。
映像でできることと、確認が必要な条件
AIカメラは、既設映像を活用しやすく、現場の様子を人が確認できることが強みです。一方、混雑時の遮蔽、逆光、夜間、画角外への移動は精度に影響するため、実映像で評価します。
人数・通過方向を測る
入口・通路・売場前などに計測線やゾーンを設定し、時間帯別の通過人数、流入・流出、方向別の流量を集計します。
滞留・動線を把握する
人物追跡を使い、どこで立ち止まったか、どの経路を通ったかを分析します。混雑や遮蔽で追跡が切れる条件は、評価用映像で確認します。
既設カメラを活かして始める
現在の映像を確認し、必要な精度が得られる場合は既設カメラを活用します。不足する画角や解像度がある場合だけ、追加設置やLiDAR方式を比較します。
導入の進め方
映像・設置条件・知りたい指標を確認し、評価用データで精度を確かめてから、本番計測や継続運用へ進みます。
01｜既設映像・現地条件を確認
既設カメラの映像、画角、解像度、フレームレート、照明、混雑状況を確認します。映像がない場合は、短時間の撮影やテスト設置から始めます。
02｜評価データで精度と成果物を確認
人数・滞留・動線など必要な指標について、正解データとの比較方法と受け入れ条件を決めます。確認後、集計CSV、図表、レポート、ダッシュボード等の提供範囲を整理します。
既設カメラで、人流を測れるか確認しませんか。
現在の映像や設置図があれば、人数・滞留・動線など、どこまで計測できるかを確認します。LiDAR方式との比較が必要な場合も整理します。
映像での人流解析を相談する