AI画像解析アプリケーション構築フレームワーク「AIAF」

概要

リアルタイム映像解析システム向けに開発したアプリケーションフレームワークです。
画像解析のソリューションはこれまでもありましたが、異常が発生したことを認識した後に、撮り溜めていた録画データを確認するという手法に留まっていました。
リアルタイムでイベント活用可能、かつ高精度な異常検知システムを実現する必要があると考え、高性能／短期開発／機能拡張性をキーワードに、画像解析システム向けのフレームワーク開発に取り組みました。

処理の流れ

映像受信、AI画像認識、イベント生成、イベント管理、ユーザロジックという、どの案件でも共通するワークフローを用意し、接続するカメラやAIエンジン、生成するイベント、外部機器との連携など、業務ごとに固有の処理を柔軟にアタッチする方式で、画像解析ソリューションの短期導入を実現しています。

システム特徴

プラットフォームを以下の要素として用意することで、システム固有の機能とシステムに最適なAIエンジンを、柔軟にアタッチ可能です。

• マイクロサービス化した構成
• リアルタイム処理に最適なOSSを利用したインフラ
• ユーザロジック部を分離

システム構成

バックエンド構成

• Ubuntu／Akka／Kafka／Dockerを基盤として、Pod単位で機能分割
• 並列ストリームの実現や、アプリケーションの規模や要件に応じて簡単にカスタマイズが可能

フロントエンド構成

• iOS／Android／Webの各プラットフォームに対応したアプリケーションを提供できるよう、Flutterで構成
• Webアプリケーションで提供することにより、環境に依存せずアクセスが可能

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