脅威をリアルタイムで見て、聞いて、対応する
音声、映像、センサーデータを融合するマルチモーダルAIが、緊急事態が拡大する前に検知します。
都市安全監視における課題
密集した都市環境では常に騒音が発生し、従来の視覚的監視を困難にするとともに、重要な音響指標を遮蔽して事案検知を遅らせます。さらに、クラウド処理への依存は重大な脆弱性をもたらします。災害時にネットワークインフラが損傷した際に、システムが機能しなくなる可能性があるためです。
包括的な脅威検知のためのマルチモーダルAIフュージョン
SteadyBeatの社会安全ソリューションは、音響・視覚・環境センサーとエッジAI処理を組み合わせ、都市環境向けの包括的なネットワーク非依存型監視システムを実現します。
Edge AI SoC
AIモデルをローカルで実行するカスタムシリコン—消費電力10W以下、遅延40µs未満。インターネット不要。
Multi-Modal AI
音・映像・センサーデータを一つのインテリジェントシステムに融合。見て、聞いて、状況を理解します。
卓越したパフォーマンス
リアルタイム処理を実現—クラウド非依存、遅延ゼロ、最大限の効率性。
主なメリット
リアルタイムマルチモーダル検知
音響・視覚・環境センサーの融合により、地震、ガス漏れ、爆発、銃声、異常な群衆の動きなど、シングルモーダルシステムよりも高い精度で包括的な脅威検知を実現します。
技術的な達成
1秒未満の検知レイテンシを持つエッジAIセンサーフュージョン
ネットワーク非依存型の動作
エッジAI処理により、ネットワーク障害や災害時でもシステムの稼働を継続し、クラウド接続に依存しないローカルアラートと意思決定機能を提供します。
技術的な達成
オプションのクラウド同期を備えた自律エッジ処理
インテリジェントなアラート優先順位付け
AIアルゴリズムがコンテキストとパターンを分析して誤報を削減し、真の脅威を優先しながら、生のセンサーデータではなく実行可能なインテリジェンスをオペレーターに提供します。
技術的な達成
信頼スコアリングを備えた機械学習ベースの異常検知
都市安全性の向上
公共空間、交通ハブ、重要インフラの包括的な監視により、より迅速な緊急対応とリソース配分の改善で、安全な都市環境を実現します。
技術的な達成
分散センサーネットワーク全体へのスケーラブルな展開
実際の活用事例
私たちの技術がさまざまな都市シナリオにおいて安全性をどのように向上させるかをご覧ください
群衆監視・事案検知
状況
大規模な公共集会、交通ハブ、エンターテインメント施設では、安全上の脅威、群衆圧迫、緊急事態に対する監視が必要です。
ソリューション
- マルチモーダルAIが音響パターン（悲鳴、銃声、群衆のパニック）を分析
- 視覚データ処理が群衆密度と移動パターンを監視
- 環境要因分析がリアルタイムの包括的な状況認識を提供
効果
より迅速な緊急対応、群衆圧迫の防止、包括的な状況認識による安全性の向上。
ガス漏れ検知
状況
都市部でのガス漏れは爆発や健康リスクをもたらしますが、危険な濃度が蓄積するまで検知されない場合があります。
ソリューション
- 分散した音響センサーがガス漏れ特有のシューシューという音を検知
- 環境センサーがガスの存在を確認してマルチモーダル検証を実施
- 迅速な対応アラートにより危険な濃度が蓄積する前に介入を可能に
効果
早期検知により爆発と避難を防ぎ、公共の安全と重要インフラを守ります。