ケーススタディ
建設分析会社向けの異常検出と評価
建設現場の安全 | Invigilo
導入
安全ビデオ分析は、様々な業界の企業のセキュリティと安全への取り組み方に革命をもたらしました。高度な人工知能（AI）アルゴリズムを活用することで、これらのシステムは潜在的な脅威や安全違反を迅速に検知し、迅速な対応とリスク軽減を可能にします。このケーススタディでは、Tictagが安全ビデオ分析システムのパフォーマンス向上にどのように重要な役割を果たしたかを探ります。
背景
高い評価を得ている安全ビデオ分析会社であるSafetyTechは、様々な業界において高度なセキュリティと安全ソリューションを提供しています。安全に関する懸念や潜在的な脅威が増加する中、SafetyTechはAIを活用した安全ビデオ分析システムの精度と効率性の向上を目指しました。迅速な対応とリスク軽減を可能にする、信頼性が高く効果的なシステムを提供することを目指しました。
目標
SafetyTechは、AIを活用した安全ビデオ分析システムの精度と効率性の向上を目指しました。主な目標は以下のとおりです。
- 脅威および安全違反の検出率を向上します。
- 誤報を減らし、システムの信頼性を向上させます。
- 安全とセキュリティの専門家の意思決定プロセスを迅速化します。
課題
不正確な AI アルゴリズム: SafetyTech の既存のアルゴリズムは、期待される精度レベルに達しておらず、脅威や安全違反を効果的に検出する能力に影響を与えていました。
ラベル付きトレーニングデータの不足: SafetyTech には、AI システムをトレーニングしてパフォーマンスを向上させるために必要な、高品質のラベル付きトレーニングデータが十分にありませんでした。
時間のかかるデータ注釈付け: 安全およびセキュリティ ビデオ映像に正確かつ正確に注釈を付ける作業は、労力と時間がかかり、多大なリソースを必要とします。
注釈品質の維持: エラーや不一致が AI システムの信頼性に影響を与える可能性があるため、プロセス全体を通して高いレベルの注釈精度を確保することは課題でした。
データセットの多様性のバランス: さまざまな安全シナリオと環境をカバーするバランスの取れた多様なデータセットをキュレーションすることは、さまざまな状況で AI システムのパフォーマンスを確保するために不可欠であり、データセットのキュレーションにおいて課題となっていました。
解決
Tictagは、SafetyTechのニーズに対応する包括的なデータアノテーションソリューションを提供しました。プロセスは以下のステップで構成されました。
- データ収集: Tictag は、SafetyTech のクライアント、オープンソース データセット、その他の関連業界など、さまざまなソースから安全性とセキュリティに関するビデオ映像の膨大なリポジトリを収集しました。
- データアノテーション：Tictagの熟練したアノテーターが、火災、放置された物体、不正アクセスといった潜在的な安全上の危険を特定し、ビデオデータに正確かつ精密にラベル付けしました。アノテーションプロセスでは、境界ボックス、ポリゴン、セマンティックセグメンテーションを用いて、最大限の詳細度を確保しました。
- 品質保証: Tictag は、高いレベルの注釈精度を維持するために、複数のレビュー段階を含む厳格な品質保証プロセスを導入しました。
- データセットのキュレーション：Tictagは、AIモデルにバランスの取れた多様なサンプルを提供するために、アノテーション付き動画データセットをキュレーションしました。このプロセスにより、AIシステムが様々なシナリオや環境で優れたパフォーマンスを発揮することが保証されました。
- 統合とトレーニング: SafetyTech は注釈付きデータを AI アルゴリズムに統合し、モデルを再トレーニングして精度と信頼性を向上させました。
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結果
Tictag が提供する高品質の注釈付きデータを統合した後、SafetyTech は安全ビデオ分析システムに次のような改善が見られました。
- 検出率の向上: AI システムの脅威および安全違反の検出率が 35% 向上し、SafetyTech のクライアントのリスクが軽減されました。
- 誤報の削減: 誤報の数が 40% 減少し、システムの信頼性とユーザー満足度が向上しました。
- 意思決定の迅速化: 改善された AI システムにより、安全およびセキュリティの専門家はデータに基づいた意思決定をより迅速に行うことができるようになり、危機的な状況での対応時間が短縮されました。
結論
TictagとSafetyTechのコラボレーションは、AIを活用した安全ビデオ分析システムの向上において、高品質なデータアノテーションの重要性を実証しています。Tictagは、正確かつ精密なアノテーションを通じて、SafetyTechの目標達成を支援し、顧客にとってより安全で安心な環境を実現しました。このケーススタディは、データアノテーションが様々な業界におけるAIアプリケーションの進化において果たす重要な役割を実証しています。