株式会社ティ・エム・エフ・アース

TMF EARTH Co.,Ltd.

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TMFソリューション紹介

 

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カメラ・クラウドもビュアーもプロ仕様、テクノロジーが違います。
初期費用も運用費も格安です。本格的なクラウド新世界が利用可能。

  動画が停止しない・低遅延(0.5秒)・AIが使える・低価格  

 TMF監視カメラ録画アンドライブクラウドソリューションは、独立型監視カメラシステムをクラウド化し、集中管理をしたいお客様やライブで監視カメラ画像を利用したいお客様に最適なシステムです。
 世界中革新的な最先端技術を集めた、本サービスは、様々な特徴をお客様に提供します。
 いままで、万が一の時に閲覧する、独立型監視カメラ録画システムから利用できるクラウド型の監視カメラ録画システムへ移行するためには、以下の障害がありました。


 最大の障害は、動画のデータートラフィックが大きいため、有線LANや無線LANなどの回線を自由に利用することが困難でした。市場で販売されている、監視カメラは、HD(720P)画像を伝送する場合、平均的500Kから2.5Mbpsで動画を回線を経由してクラウドに録画されることになります。
 一本の有線LANは一般的には10Gベストエフォートのため、数台のカメラを接続するだけで、動画は、帯域変動によって画像を流すことが困難になってしまいます。


そのため多くのクラウドもしくは集中管理型のシステムでは、GGA(360P)を1秒間に1枚から数枚程度を伝送するシステムとなっています。また、比較的画像のサイズが低いといわれ提供されているシステム(500k-1Mbps)システムでも、HD画像の場合、数台を同じ回線に接続すると、動画が止まるだけでなく、同じ回線を使っている他のシステムユーザーたちにも多大な損害を与えることになります。
そこで本システムでは、世界で弊社のみが実現している、超圧縮技術を用いて、HDであってもh.264の場合、平均80kbps(最大時500kbps)、 h.265場合、平均40kbps(最大時250kbps)と夢のようなトラフィックを実現しています。


本カメラシステムは、既設のLAN回線にほとんどストレスを与えることなく、監視カメラを大量に接続することを実現しました。当然、LTEの場合も、同じ基地局内に対し、複数台のカメラを接続できるとこもできます。


 これにより、高画質な動画が途切れることなく流れるだけでなく、回線料を大幅に下げることができ、動画の遅延もなんと0.5秒程度(他社製品は、5から10数秒程度の遅れ)を実現することが可能になりました。


 また、動画を録画するストレージやスステムを動かすCPUの利用サイズを大幅に減少させクラウドシステムの価格もさげることができます。


 システムは、カメラからワンストリームでクラウドに送られ、クラウド上のVMS(ビデオマネージメントシステム)より低遅延で再配信されます。これにより、端末からのLIVE動画閲覧も、コストをミニマムに抑えて、かつ超遅が実現されています。


 VMSは、クラウドに最適な、革新的VMSのNx Witnessをクラウド上で採用しています。本クラウドは、画面の設定の自由度や、非常に使いやすい様々な検索機能など、いままでのVMSとは一線を画したシステムです。(さらにVMSを知る)


 クラウド側では、オープンスタックなどの、オープンアーキテクチャーを利用して、いままで構築されていたクラウドの50%程度のコストでシステムを実現しています。


 弊社、システムは、システムポータルとサービスポータルという2つの管理ポータルを開発し、ユーザーが利用しやすい環境を実現しています。


 また、自動的にシステムを構築する仕組みを開発し、SaaS上サービスも容易にポーティングを可能としターンキーソリューションでの提供を実現しています。(さらにクラウドを知る)
結果、お客様は、導入を決定してから、10週間から12週間で、システムの運用を実現することが可能になります。


 これらにより、クラウド導入の総コストは、比較にならないほど、小さなコストで実現するこが可能になります。 


 設置に関しては、TMFの自立型電源とLTEを使うことで、電源やLAN回線のない場所でも、すぐに利用が可能になります。
(さらにクラウドを知る)
第三世代型人工知能及び深層学習を利用されたいお客様は、自由に本システムにポーティングすることで、IoTプラットフォームに移行可能です。(さらにIoTプラットフォームを知る)    (さらに第三世代人工知能を知る)

 
 
 
 
 
 

 TMF動画対応IoTプラットフォームは、 TMF監視カメラ録画アンドライブクラウドソリューションのクラウド上に、第三世代型人工知能をポーティングしたり予知管理システムなど様々なサービスをポーティングするためのシステムの総称です。
  本サービスに接続できるサービスは、センサーデーターを集め管理するシステム。家電やドアなどの自動開閉をするする、ホームサーバーを活用したIOTなどが容易に接続でき、監視カメラシステムなどと連動して運用することが可能となります。
基本的な、システムの概要を理解するためには、 TMF監視カメラ録画アンドライブクラウドソリューションのページを参照ください。 (さらにIoTプラットフォームを知る) 
 TMF動画対応IoTプラットフォームでは、AI用高速演算のためのGPUサーバーを搭載しています。被写体を動画に収め、参照端末からライブで、動画を参照する場合、0.5秒程度の遅延が弊社システムでは発生します。その後、伝送された画像を使って、人工知能は様々な解析を行います。この時、遅延にかかわる要素は、GPUボード能力によることになります。
収集した解析データーを後ほど利用する場合は、10秒程度の遅延があっても問題ないかもしれませんが、その解析データーを使って即時に次の行動を起こすような業務フロー内で利用する場合は、GPUのパフォーマンスを大きく使うことになります。
 この場合POC (Proof Of Concept / 概念実証)を受かって、GPUの能力を検証します。
 現在日本の企業が提供している人工知能は、IVAもしくは第二世代型AIの場合がほとんどです。弊社IoTプラットフォームでは、すでに弊社プラットフォーム向け人工知能&深層学習を開発している世界中の多くの人工知能開発会社と協業を行っています。弊社は、スムースにそれらの機能をお客様が利用できるように、各社のAIコア技術をサービスにカストマイズしご提供いたします。(さらに人工知能&深層学習を知る)
 本サービスの中心を占める、クラウドシステムは、容易に様々なサービスを、SaaS上にポーティングが可能です。

TMF AIプロジェクトの進め方とAIaaS システムの特徴

お客様の実現したい要求に応じて、世界中の最先端のAI & Deep Learning 会社と提携し、TMF AIaaS上で提供します。

TMFは、お客様の要求を把握し最適なAIの要素技術を持つ人工知能開発会社を選択し、要求を実現するための学習・検知シナリオを構築し、選択した人工知能開発会社とともに、プロジェクト計画を作成します。
 

AIaaSは、最適コストを実現するために、オープンスタックを使った、ターンキーソリューション型クラウドを提供し、TMFは選択した人工知能がAIaaS上で最適価格でサービス提供の実現を検討します。
 

お客様は、実現したい実施環境を有償で貸し出すカメラを使って弊社のクラウド上に録画していただくだけで、
お客様のご要求と合わせて、ご提案お見積りを無償でご提供いたします。(クラウド連携など特殊なご要求の場合は、別途見積もりになる場合があります。)
 

シェアクラウドでご利用いただく場合、 AIサービス側のポーティング及びカストマイズは、要求によって3-6ヶ月が目安になります。
プライベートクラウドシステムで利用したい場合の構築時間は、12W間程度と短納期です。
(H/Wの調達時間によって伸びることがあります。システムの構築は2-3Wとなります。
またAIサービス側のポーティング及びカストマイズは、要求によって3-6ヶ月が目安になります)
 

AIの機能を開発後、御社の実現したい遅延速度に応じて、GPUの割り当てお見積りを再度行い利用金額を最終決定いたします。
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

直感的な動画管理システムの紹介

弊社は、太陽光システム設計ができるソリューションプロバイダーです。

24時間365日安全安心の太陽光システムプロダクツをご提供します。
照度設計・日照&発電蓄電消費電力管理設計・構造設計を自社で実施。

品質管理は万全です。

 
 
 
 

TMFは、人工知能・深層学習及び、録画、ライブをお客様に経験していただくための人工知能体験デモルームを東京・門前仲町に公開しています。
高圧縮カメラによるライブや他社との比較もご覧いただけます。

2018年2月時点でのデモ内容

 

 ・高圧縮カメラによるLTEライブ体験
 ・侵入検知(90%精度以上)
 ・東急様鉄道安全AIプロジェクト概要と、フェーズ1の結果ビデオ(90%精度以上)
 ・その他の人工知能・深層学習各種ビデオ
 

 

2018年3月時点での追加デモ内容

 

 ・年齢・性別・表情検知
 ・行動・姿勢検知
 


予定中のデモ

 

 ・ナンバープレート検知も予定中

 

​TMF IoT サービスソリューション

TMFアースIoTプラットフォーム紹介

事例紹介 TMFアース踏切AIプロジェクト

 

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