映像圧縮技術 | just BEYOND, Cool H.264

H.264の次の技術 Cool H.264

昔 MPEG2 今H.264(⼜はMPEG4)と⾔えば リアルタイム映像圧縮技術のことです。

映像圧縮技術の進歩により、最近はインターネットでも⼿軽に⾼品質の動画映像を利⽤出来るようになりました。勿論、他に沢⼭の技術や製品の進歩もあいまってではありますが、とは⾔え映像圧縮技術が占める役割はとても⼤きいものがあります。

現在の映像圧縮技術の最⾼峰は H.264という⽅式ですが、 そろそろ次の技術 H.265が普及するのも時間の問題と思います。⼀⽅、新しい映像圧縮技術を利⽤するには、新しい技術にあった新しい映像再⽣環境が必要になります。

つまり、プレーヤー装置やプレーヤーソフトを新しくする必要があるのです。 新しい映像圧縮技術が開発されても、普及に時間がかかってしまうのはこのためです。

家庭⽤機器であれば、個⼈が買い換えれば事⾜りるのですが、 実際のビジネスの現場では、現在利⽤している機器と新しい機器を混在して利⽤しなければならない期間が発⽣するため、普及に時間がかかる事になります。

リアルタイムに映像⾼圧縮 サイズが最⼤ 1/10 しかも、コーデックに依存しない

この度CREWと沖電気⼯業は、とても⾼性能な映 像圧縮技術を搭載した、SeeITクラウドに対応した AIカメラの製品化に成功致しました。

圧縮性能は、何と「1/10」です。しかもH.264の⽅式は変更せず、そのまま映像データのサイズ を最⼤1/10にする事ができます。次世代技術として注⽬されている H.265でも、実際の監視カメラ で利⽤した場合、実⼒値としてはH.264の1/2程 度と⾔われていますので、いかに⾼性能であるか がお解り頂けると思います。「⽅式をかえずに(⾮コーデック依存と⾔います。)圧縮出来る」とい う事は、新しい技術を導⼊する際の最⼤の問題であった「映像再⽣環境を変更する必要」が無いということです。従って現在利⽤している装置を何ら変更する事なく必要に応じて順次導⼊する事ができます。

近年のカメラの性能向上はめざましいものがあります。フルHDは⾔うに及ばず、4Kカメラや8K カメラも登場しています。しかし⾼性能のカメラ の問題は映像のデータ量です。

⾼精細になればな るほど映像データ量は⾶躍的に増加します。監視カメラの分野では、この映像データ量の増加は録画⽤ハードディスクの容量を増加させ、ネットワークの帯域も⼤きくなるため、⾼価なネットワーク機器を使う必要があり、システム全体のコストを桁違いに押し上げてしまいます。

従って実際の運⽤で、画質を落としたり、フレーム数を減らすな どの⼯夫をしてコストを切り詰めて使わざるをえません。せっかく4K、8Kのようなハイエンドなカメラを導⼊して も、結局はVGA画質、 5コマ/秒に設定を調整して使わざるをえないのが現状です。

しかし、もし映像デー タ量が1/10になり、 映像フォーマットも変 わらない事が実現できたとしたら・・システ ムを何ら変更することなく、⾃由に⾼画質カメラを導⼊出来るようになります。画質が向上することで視認性が⾼まり、監視業務はとても効率的になることでしょう。

フルHDの映像、15コマ/秒の画質があれば、⼤変理想的ですが、この場合映像データ量はビットレートで4Mbpsぐらいになります。ビットレートというのは映像データ量の単位ですが、中規模、 ⼤規模な監視カメラのシステムではビットレートは1Mbps以下が望ましいとされています。

1/10に映像を圧縮する事で、フルHDの理想画像のビットレート4Mbpsが512Kbps(0.5Mbps)になります。 512Kbpsであれば、設置基準を余裕をもってクリア出来るので、ネットワークの帯域を気にするこ とはく⾃由に活⽤出来るようになります。

LTE携帯電話回線で、フルHD画像が使える

1/10圧縮を⾏う事で、フルHDの理想画像が512Kbpsに圧縮出来ると、携帯電話網のLTE回線での利⽤が可能となります。これまでLTE(4G) 回線では出来なかった、携帯電話網経由での遠隔からの災害監視、商店街・通学路の監視等も、通信費⽤を抑えて実際に利⽤出来るようになりました。

カメラ内に512GB SDメモリカードを内蔵 外付けハードディスク録画が不要に

CREWのAIカメラには、カメラに最⼤512GBの SDメモリカードを内蔵して利⽤する事が出来ます。

カメラ内で録画することで、外部に専⽤の録画⽤ハードディスク装置を設置する必要が無いため、 装置コストや保守コストが⼤きく削減出来ます。

カメラ内に録画された映像は、常時クラウドに送るのではなく、必要な時だけクラウド経由で利⽤する事で、例えばLTE携帯電話回線で利⽤した場 合でも、通信コストをかなり抑えて利⽤出来ます。

監視映像システムでは、映像の常時録画を⾏っていますが、録画映像を再⽣して利⽤する場⾯は、 かなり少ないというのが実情ですので、実際の運⽤では通信が発⽣するケースはとても少ないと認識頂けます。

1/10映像圧縮と映像分析が同時に利⽤出来る

エッジAIという⾔葉がブームになっています。 Deep Learningの台頭によりAIを使った映像・⾳ 声の認識や分析が⾼い精度で利⽤出来るようになっ てきました。

⼀⽅Deep Learningを利⽤するため には⾼速にグラフィック処理出来るコンピューターが必要です。このような⾼性能なコンピューター を個々に配置するのではコスト的に⾒合いませんので、現在はクラウドセンターに⾼速処理出来る コンピューターを配備し、カメラ映像をクラウドセンターに送って映像分析を⾏うのが⼀般的です。

このような構成により、個々に⾼性能なコンピュー ターを配備するコストは下がりますが、代わりに 膨⼤な映像データをクラウドセンターに送信する必要があるため、通信費⽤がかさんでしまう新たな問題が発⽣しています。

この問題を解決するため、カメラ内に⾼速グラフィック処理が出来るコ ンピューターを内蔵し、カメラ内部で映像分析を⾏うことで、映像検知のリアルタイム性を向上させ、さらに通信コストも削減出来る技術の開発が進められています。このようにカメラなどの端末装置側で処理を⾏う、特にAI処理を⾏って映像分析の結果のデータのみをクラウドに送信して利⽤する技術を「エッジAI」とよんでいます。

CREWのAIカメラは業界でも最先端・最⾼性能のプロセッサ NVIDIA社のJetsonTX-1またはTX-2 を搭載した世界初のAIカメラです。とても能⼒の⾼いグラフック処理⽤プロセッサを内蔵していますので、Deep Learningによる映像のAI分析もカメラ内部で処理する事が可能です。

さらに、この度製品化に成功致しました1/10映像圧縮は、映像分析ソフトウェアと同時にカメラ 内で実⾏する事が可能です。