エンジブログ

はじめに

これはまだコロナ禍の、世の中的には緊急事態宣言があけていない時のお話です。

全社的にはリモートワークが推進されていましたが、さまざまな理由により
出社が必要な人もいました。

彼らは不安を抱えながらオフィスで日々業務に励んでいました。
特に喫煙者に至っては深刻です。
休憩中にたばこが吸いたいのに、その喫煙室のスペースが狭い・・・。
「コロナの感染が不安だ・・・。」そんな欲望と不安の間でうごめく喫煙者の悲痛な声は、
瞬く間に喫煙室を管理する部署にあがってきました。

きっかけは他部署からの相談

そんな喫煙室を管理する部署から、我々に声があがってきたのは2021年7月のこと。

なにか、IoTや画像認識・AIを使って新しいことができないかと考えていた最中に、
舞い込んできた話でした。

彼らはセンサーなどを使って、喫煙室の中で今の滞在人数をカウントできないか？
と相談してきました。

我々の検討はここから始まりました。

Smoking People Counterの発案検討開始

我々はまず、AIを利用した画像ソリューションを調査しました。

世の中には、検知するサービスが多くあります。
しかし将来性のあるAIに関するスキルを向上したい・・。
そう思った私は社内の別プロジェクトで使われていたNVIDIA社のJetson Nanoを利用して
その上でAIアプリとカメラを連携し、カメラにより喫煙室内部の滞在人数をカウントできるのではないかとひらめきました。

JesonNanoのカメラによる人数カウントのOSS（オープンソースコードのアプリ）も見つかり、
こちらをベースに動作確認と開発を始めました。
こちらのアプリでは出入口の天井にカメラを設置し下方向にカメラを撮影しカウントしておりました。

アプリの動作確認自体はうまくいきました。
オフィスの喫煙室は普段私も含めて周りのメンバーがだれもいかなかったので
設置できるか検討するため現地を確認したところ、
驚きました。
なんと喫煙室の部屋は天井が低いのです。
また喫煙室は密室で外から中の様子もまったく見えない状態でした。

すなわち喫煙室外部から内部に向けてカメラを撮影することもほぼ不可能でした。

内部に設置し内部の様子から人数カウントする方法も、煙によりカメラがみえなくなる
懸念があったため、これは別の方法を検討しなければなりません。。。

次回、「現地に合わせたアプリ改良」へ。