東芝は、カメラ画像に映る群集の人数を一般的なPCで高速に計測する画像解析AI（人工知能）を開発した。一般的なPCに搭載されているCPU（Central Processing Unit）での高速解析が可能で、従来の深層学習手法を用いてCPUで処理した場合と比較すると、約4倍にあたる1秒間に約3台のカメラ画像を解析処理し、1分間に約180台のカメラ画像を処理できるという。
（出典：東芝）
また従来の深層学習手法と比較して、画像1枚当たりの計測人数の誤差を16.0％から14.7%に改善。従来の深層学習手法は、画像に映る人物を同一の推定単位・尺度で解析するため、カメラからの距離によって人物の大きさが変わると正確に検知できず、推定精度が低下していた。一方、同技術は人物の大きさの変化に対応し、画像に映る複数のグループがどのようなサイズであっても解析できるネットワーク構造にすることで推定精度を向上させた。
（出典：東芝）
（出典：東芝）
近年では深層学習技術を応用することで、密集度が極めて高い群集の人数の推定が可能となっている。しかし一般的に深層学習を用いた解析はデータの処理量が膨大で、GPU（Graphics Processing Unit）などの高価な専用演算装置が必要となるためコストの増加が避けられず、幅広い施設への普及が困難となっていた。
同技術により顧客企業は、大型施設や複数施設のカメラ映像をクラウド上で一括解析するシステムを、少ない計算リソースで運用することができる。また新型コロナウイルスの感染予防における有効な密集防止策としても活用することが期待される。
