Trace Blade

群衆ビジュアライゼーション支援ソフト

高速画像認識エンジン

Pixel Search

多彩なレンダリング機能

高度な編集機能

0.2秒間隔(5fps)など、間引きされた静止画像間で多人数を同定(同一人物を紐づける)処理することができます。また小さな画素の認識も得意としており、渋谷スクランブル交差点の例では、顔や頭部が15x15ピクセル程度の画像を348名分自動処理しました。

レンダリングでは各種マーカーのほか、マーカー番号やトレース(軌跡)を出力できます。トレースは色のグラデーションやLife設定などが可能です。また設定を変更することで、「男性だけ・女性だけ」など様々な要求に応じたレンダリングに対応可能です。

Trace Bladeの編集画面では、前キーフレームをオーバーレイしたり動きの変化がないマーカーや、Pixel Searchで一致率が規定値を下回った場合などに色枠をつけて警告する機能があります。また静止画に合わせたマーカーのサイズや名称変更も可能です。

Trace Bladeの編集画面。動きの確認のため前キーフレームをオーバーラップ表示させて、

​マーカーは群衆の移動方向と性別に合わせて4色使用している。クリックで拡大表示。

Trace Blade概要

Trace Bladeは「渋谷のスクランブル交差点には何名の歩行者がいるのだろうか?」「リアルタイムで群衆映像を認識し、カウントやトレースすることは可能か?」という技術的課題から開発がスタートしたソフトウェアです。

 

Trace Bladeを利用すると「数百人の群衆映像の個々の顔や頭部をマーカーでマスキングし、トレースする(軌跡を描画する)」という、手作業では大変な手間と時間がかかるビジュアルエフェクトを効率よく作成できます。

 

実際の作業フローではムービーファイル静止画に変換したものを読み込み、群衆の顔や頭部に置いたマーカーを各々の動きに合わせて自動配置を行い、マーカーや軌跡付きの連番静止画として出力することができます。作業は効率化のため、5fpsなど間引きした状態で行い、最終的に補間処理を行って30fpsでレンダリングされます。

 

Tokyo Trace Projectでも採用され、渋谷スクランブル交差点の作例では348名の画像認識とマーカーの自動配置を行いました。

 

また手動の編集機能も充実しており、各マーカーの編集を簡単に行うことで機械学習や画像認識のミスを修正できます。

Trace Bladeのコアとなるのは自社開発の画像認識エンジン「Pixel Search」です。

 

Pixel Searchは0.2秒間隔(5fps)など、間引きされた静止画像間で多人数を同定(同一人物を紐づける)処理することができます。

 

またPS特徴量の比較を行うことで、顔部分の画素が20x20ピクセル以下の場合でも効率よく認識することができます。

 

Pixel Searchを使用して5fpsで作業を行った場合でも、Trace Blade上で補間処理を行い最終的には30fpsの連番静止画で出力できるため、スムースなムービーを完成させることができます。

 

Trace Bladeで処理された群衆映像は連番の静止画像でレンダリングされますが、個々のマーカーの座標やIDなどの情報はcsvファイルで出力されるため、ムービー作成以外にも集計や分析に応用できます。

 

現在、街角や店舗内には多数の監視カメラが設置されていますが、大量の録画済み映像が有効活用されないまま消去されているのが現状です。Trace Bladeを利用することで、録画済み映像を価値のあるビックデータとして活用できると考えています。

デモンストレーションご依頼・お問い合わせ

東京近辺を対象にTrace Bladeの

出張デモサービスを実施します。ノートパソコンを持ち込んで、Trace Bladeの作業フローや操作感、実際の処理時間を確認していただけます。Contact Us より

お気軽にお問い合わせください。

Trace Blade

推奨動作環境

・O S Windows10/64bit

・RAM 8GB以上

・CPU Core-i-7

PassMark 8500以上を推奨

​※処理時間はCPU性能に依存します。現バージョンではGPUの必要条件はありません。