2025_A11: 遊具の危険な遊び方に対する映像解析型自動検知システム開発プロジェクト

※自治体名は想定としての対象です。実際の依頼に基づくものではありません。

概要

2011年に茅ヶ崎市で小学2年生が遊具から転落し、重傷を負った事故が発生。市は2017年に遊具撤去と2000万円の和解金を支払った。
このような経緯から遊具を撤去するのではなく小学校向けに画像認識に基づく遊具の危険な遊び方に対する映像解析型自動検知システムを考案。

・クライアント　　：　茅ヶ崎市教育委員会

・エンドユーザー　：　小学校教員・学務保健課

本プロジェクトの主目的は、小学校の遊具エリアに設置された監視カメラの映像をAIがリアルタイムで解析し、子どもたちの危険な行動（例：転落、衝突、挟まれ等の前兆行動）を自動で検知・記録し、担当教員へ即時通知するシステムを開発

・カメラ映像から、モデルが危険な動きや位置をリアルタイムで検出

　　→ F2-Score（β=2）＞ 90％= (2適合率再現率)／(適合率+再現率)

・事故発生のリスク段階での介入（前兆・前兆の前兆レベルでの抑止）

・カメラ映像で小学校の遊具使用中における危険行動の前兆を映像解析によって検出前兆を映像解析によって検出

・プロジェクトマネージャー・デザイナー　：　寺岡祐哉

・デザイナー　　　　　　　　　　　　　　：　小泉陽暉

・プログラマー　　　　　　　　　　　　　：　XU HUALIN

　　　”　　　　　　　　　　　　　　　　　　川崎翔瑛

　　　”　　　　　　　　　　　　　　　　　　 PARK JUNJAE

機能一覧

【映像録画機能】：動画を cv2 で切り出しつつ、同時に ffmpeg を用いて live.m3u8 としてローカルに保存
【危険行動検知機能】：カメラの映像からリアルタイムで危険定義に当てはまる行動を検知
【通知機能】：危険行動を検知した際にアプリの通知で教員に知らせる
【レポート作成機能】：発生した各イベントに基づいて対応するレポート記録を生成し、毎月その月の情報を集計して定期レポートを作成
【フィードバック機能】：誤検知が発生した場合にユーザーから報告を受け付け、報告内容をラベル確認し、誤検知画像と正しい画像を併せて新たな学習データを加えてモデルを再学習させることで、より高い精度を実現していく

動作環境：

開発環境：