ディープラーニングを用いたマスク着用判定システムのプロトタイプを 2 日で開発

マスクの着用は、新型コロナウイルスの感染拡大を阻止するために欠かせないなツールであり、マスクやフェイスシールドなどの飛沫感染対策グッズは、できる限りすべての人が使用すれば最大限の効果が発揮されることが証明されています。店舗やビジネスの営業再開に伴い、施設の入場者全員にマスク着用を徹底させることが不可欠です。しかしながら、顧客をモニターするために必要な機材やリソースを追加することは、すでに衛生管理基準やソーシャルディスタンスのガイドラインを遵守するため苦悩しているビジネスにとって、さらなる負担となる可能性があります。ディープラーニングソリューションを活用すれば、マスク着用ガイドラインに違反している人を自動的に検出できるため、従業員の時間を節約し、より安全な環境づくりを行うことができるのです。

ディープラーニングのデプロイ
ディープラーニングは、入力ノードと出力ノードの間に多数の「深い」レイヤーを持つニューラルネットワークを使用する機械学習の一形態です。大規模データセットでネットワークを訓練し作成したモデルを使うことで、初見データを基に正確な予測を行えるようになりました。これにより、マスクの検出だけでなく、マスクが正しく着用されているかどうかを判定するようにネットワークを訓練することができます。






完璧なディープラーニングシステムが、たった数日で開発・デプロイできます。フリアーシステムズのエンジニアたちは、 フリアー Firefly DL カメラを使用して、PPE (個人用防護具) 着用義務のガイドラインに違反する恐れのあるユーザーを検知し、注意を促すシステムを開発しました。マスク着用の判定用データセットには、異なる環境でマスクを着用している人、していない人、正しく着用していない人の例を示す 1000 枚以上の画像が含まれた、2 つの公開ライブラリを使用しています。Firefly DL の他にもBlackfly S GigE など、マ
スク着用判定に適したカメラが数種類ございます。フリアーのマシンビジョンソリューションに関する詳細は、 セールス担当までお問い合わせください。




適応性の高いソリューション
マスクのデータセットにある各画像には、オブジェクトの位置を示す境界ボックスと、どの顔がマスクを着用しどれがそうでないか、またマスクが正しく着用されているかどうかを分類するラベルがタグ付けされています。ディープラーニングの開発者やソリューションインテグレーターは、このソリューションの用途をさらに広げ、より複雑で堅牢なユースケースをカバーするシステムを容易に構築、実現することが可能です。例えば、ニューラルネットワークは、病院や空港のような感染リスクの高い場所や、人の往来が多い環境でフェイスシールドやガウン、手袋、その他の PPE を検出するように訓練することができます。
より詳しい情報は、 低予算でディープラーニングソリューションを構築する方法、 Firefly DL の始め方、フリアーの体温検知ソリューションをご覧ください。

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