従来の映像セキュリティシステムは、単に映像を記録し保存する「事後証拠」としての役割に留まっていました。しかし、
WOOHYUN DIGITALは一歩先を行き、データが生成される「エッジ(Edge)」段階で即座に状況を判断・分析する
オンデバイスAI技術を通じて、リアルタイムの予防とインテリジェントな制御という新しいパラダイムを提示します。
外部サーバーやクラウドに依存せず、DVR/NVRデバイス内部で独立したAI演算を行うことで、
リアルタイムの応答速度と強力なセキュリティを実現します Settled。
WOOHYUN DIGITALの技術的差別化は、DVR/NVR内部のCNN(畳み込みニューラルネットワーク)
アクセラレータを極限まで活用する最適化能力にあります。
オンデバイスAIの性能は、単に優れたアルゴリズムだけに依存するものではありません。限られた組み込みLinux環境で
SoCのNPU(Neural Processing Unit)性能を100%引き出すには、ハードウェアアーキテクチャへの深い理解と
ローレベルの最適化能力が不可欠です。当社は、様々なSoC環境における最適なポーティング技術を保有しています。
汎用AIモデル(PyTorch, TensorFlow)は、組み込みデバイスで動作させるには重すぎて非効率的です。
WOOHYUN DIGITALは、SoCメーカー専用のアクセラレータ構造に合わせてモデルを再設計します。
定小数点最適化(Fixed-point Optimization): 精度量子化技術を適用し、浮動小数点モデルを性能低下なしに
8ビットまたは16ビットの整数に変換することで、演算速度を向上させます。
オペレーター・フュージョン(Operator Fusion): SoCエンジンがサポートしていないカスタムレイヤーを標準演算に変換、
または複数の演算を統合してメモリへのアクセスを減らす、ハードウェア最適化コンパイルを実行します。
AI演算は多くのシステムリソースを消費します。WOOHYUN DIGITALはカーネルレベルのチューニングを行い、
映像セキュリティ機器の本来の機能(録画・伝送)に影響を与えず、AI演算を並列化します。
効率的なメモリ管理(Efficient Memory Management)により、ISPで取得した画像データをNPUに伝送する際の
メモリコピープロセスを最適化するインターフェースを実装し、内部負荷と遅延を最小限に抑えます。
画像処理専用のISP(Image Signal Processor)とAI演算用のNPUを密接に結合させることで、システム負荷を抑えつつ、
秒間数十フレームの高解像度画像をリアルタイムで分析します。
ファームウェアレベルの統合: 単なるアプリケーションレベルの導入ではなく、システムファームウェアの段階でAIエンジンを統合し、
システム起動と同時に即座にAI分析が可能なように設計されています。
WOOHYUN DIGITALのオンデバイスAI技術を搭載した機器は、別途の分析サーバーなしで
以下の高性能なインテリジェント機能を実行します。
| 区分 | 主な機能 | 期待効果 |
|---|---|---|
| オブジェクト識別 | 人、車両、オートバイなどのオブジェクトを精緻に分類 | 誤報(誤検知)を95%以上削減 |
| 行動分析 | 侵入、徘徊、ラインクロス検知 | 事件・事故への即時対応とゴールデンタイムの確保 |
| 属性抽出 | 衣類の色、車両番号、マスク着用の有無などを分析 | スマート検索スピードの最大化 |
| プライバシー保護 | リアルタイムでのオブジェクト・マスキング(モザイク)処理 | プライバシー保護および法的規制の遵守 |
デバイス内で0.1秒以内に分析を完了。サーバーへのデータ送信や
結果を待つことによる遅延が発生しません。
映像ソースを外部ネットワークに転送せず、デバイス内部で分析した後のメタデータのみを活用するため、
ハッキングや映像流出のリスクを遮断します。
高価な高性能分析サーバーやクラウドのサブスクリプションは不要です。
既存のインフラを活用してインテリジェントシステムへアップグレードでき、総所有コスト(TCO)を劇的に削減します。
デバイスレベルでの安全かつ知的な処理
単なる機器の販売に留まらず、WOOHYUN DIGITALは、進化し続けるAIモデルのアップデートを通じて、
お客様の機器が時間の経過とともにさらに賢くなる「エッジAIライフサイクル」を構築しています。
映像セキュリティを超え、スマートシティ、スマートファクトリー、リテール分析など、
オンデバイスAIの領域を様々なドメインへと拡大していきます。