Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

映像エッジAIにおけるNode-RED活用事例

 映像エッジAIにおけるNode-RED活用事例

Node-RED Con Nagoya 2025 での講演資料です。

Avatar for Ryosuke Matsui

Ryosuke Matsui

October 17, 2025
Tweet

Other Decks in Technology

Transcript

  1. EDGEMATRIX 会社概要 © 2025 EDGEMATRIX Inc. Page 2 JUL 2025

    ▶ 映像エッジAI × スマートシティー ▶ 生活も 産業も変える「映像エッジAI」スマートシティ ▶ スマートシティーの実現に向けて様々なフィールドにAIを展開 Investors Financing 名 称 EDGEMATRIX株式会社 創 業 2019年 7月(Cloudian からのスピンオフ) 所在地 東京都渋谷区恵比寿西2-3-16 CATビル9F 代表者 代表取締役社長 太田 洋 代表取締役副社長 本橋 信也 取得資格 一般建設業許可 取得認証 情報セキュリティ ISMS「ISO/IEC 27001」 映像 エッジ AI ® ▶ 事業内容 累計投資額約25億円 エッジ製品事業 Edge AI Box・Edge AI Station の開発・販売 Edge AI Box Edge AI Station ソリューション事業 デプロイ プラットフォームによる Ready-made AI / Custom-made AI システムの開発・提供 HPC Servers : 生成 AI 用 GPU サーバーの販売 生成 AI 事業
  2. 「映像エッジ AI」コンピューティングシステムの構成とメリット © 2025 EDGEMATRIX Inc. Page 3 JUL 2025

    スマートシティーに存在する大量のカメラ映像を AIがエッジでリアルタイム分析処理 アラート発生現場の映像確認が可能 遠隔制御 ON-PREM or CLOUD EDGE Alert 中央監視室 可視化システム On-prem Server or Cloud 分析結果の可視化:現場状況が一目で分かるよう可視化 ダッシュボード:多数のエッジ機器をモニタリング 遠隔オペレーション:エッジ機器の設定・管理・運用 アラート:異常発生時の警報・現場映像のモニタリング Alert Fire ! ローカルアラート 立入禁止 Smart City セキュリティー:ユーザ認証、データの暗号化 プライバシー保護:エッジで処理して映像を残さない ビジネスロジック:イベント発生時のアクションルール 災害対策:地理的分散によるデータ欠損・障害リスクの低減 Network LTE, 5G, WiFi, LAN, WAN, Internet 通信コスト削減:分析結果(Small Data)を送信 スマートレコーディング: エッジス トレージ(SSD)にスクリーンショット および映像を録画 エッジAI処理
  3. © 2025 EDGEMATRIX Inc. Page 4 JUL 2025 「映像エッジ AI」コンピューティングのコア製品:Edge

    AI Box - EX Edge AI Box - EX3 Edge AI Box - EX5 Edge AI Box - EX7 Model / Appearance Jetson Orin nano 8GB Jetson Orin NX 16GB 1,024 CUDA Core 32 Tensor Core Jetson AGX Orin 32GB 1,792 CUDA Core 56 Tensor Core Ampere GPU Module 40TOPs [INT8] (Sparse) 100TOPs [INT8] (Sparse) 200TOPs [INT8] (Sparse) AI Performance 6-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit 8-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit 8-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU 8GB 16GB 32GB Memory 256GB SSD (NVMe) 256GB SSD (NVMe) 512GB SSD (NVMe) Storage Jetson Orin 搭載 高性能 GPU よって 同時マルチカメラ処理および マルチアプリケーションに対応 設置場所を選ばない 豊富なインターフェース 防水・防塵 屋外カバー • IP65 • Option ARMM 自動復旧機能 24×365オペレーションをサポート 自動リブート • Cold Boot • LTE Reboot • PoE Reboot ※ 特許取得 高い環境性能 動作温度:-25℃~60℃(EX7:50℃) バイブレーション:3 Grms(5-500Hz) スーパーキャパシタ 低消費電力CPU
  4. EDGEMATRIX 製品の名称と種別 © 2025 EDGEMATRIX Inc. Page 5 JUL 2025

    Hardware Station OS AI Application Edge AI Box® Edge AI Station® Edge AI Station α 実用的なアプリケーションを バンドルしたターンキー製品 お客様開発の運用・管理機能 お客様開発のアプリケーション お客様開発のアプリケーション Edge AI Station 上に移植 高性能・高機能・高信頼性 産業用小型ファンレスコンピュータ EX7 EX5 EX3 屋外対応 無線 I/F:LTE, 5G 開発した映像AIアプリを短期間 かつ低コストでフィールドに展開 NVIDIA Jetson Orin 搭載 エッジコンピューティング Box スマートシティー向け 映像AIデプロイのための運用・管理機能 使いやすい GUI Smart City 様々な環境で実績を積んだ 高い認識率の映像AIアプリ
  5. © 2025 EDGEMATRIX Inc. Page 6 JUL 2025 エッジアプライアンス製品 映像

    AI アプリケーションのデプロイプラットフォーム Standalone ▶ 単独で動作可能な All in one 全ての機能を Box 内に実装 ▶ Internet 接続・閉域網・無線網 等ネットワーク環境を選ばない Realtime ▶ AI によるリアルタイム監視 ▶ 異常発生時のアラート即時発報 ▶ マシン等のリアルタイム制御 Parallel ▶ 高速並列処理 ▶ マルチカメラ(ストリーム)同 時処理 ▶ マルチアプリ同時処理 Low Cost ▶ 多数カメラの同時処理によるコス ト(カメラ単価)低減 ▶ 製品化による低運用コストの実現 ▶ エッジ処理で通信コスト削減 Logic ▶ ビジネスロジックを Node-RED で自由に構築 ▶ アラートおよび分析結果の送信 ▶ 様々なプロトコルに対応 Integration ▶ 外部システム連携の API を実装 ▶ ビル管理システムや SCADA 等と のインテグレーションが可能 ▶ 複数 Edge AI Station の統合管 理・運用 Security ▶ データの暗号化 ▶ ロールベースアクセス制御: Admin, Operator, Guest ▶ エッジ映像処理によるプライバ シー保護 Remote ▶ 多彩な通信機能による遠隔制御 ▶ 遠隔からのソフトウェア更新・ 各種設定 ▶ リモートサポートの提供(有料 サービス)
  6. © 2025 EDGEMATRIX Inc. Page 7 JUL 2025 AI Processors

    Records Editor Metrics Edge AI Station の GUI(例)
  7. © 2025 EDGEMATRIX Inc. Page 8 JUL 2025 Edge AI

    Station α リリース予定アプリケーション Smart Traffic:販売中 通過車両台数カウント / 車種別 (普通車/ バス/トラック/自動二輪車/自転車) の通 過車両台数を計測 混雑検知・通過人数カウント 炎と煙検知 ナンバープレート検知 属性推定・通過人数カウント Kaleidoscope:販売中 多機能人検知:ラインクロスカウント、 エリアカウント、滞留検知をボディまた はヘッドで実行 Smart Parking:9月 高精度駐車場混雑判定アプリ 俯瞰型駐車エリア台数カウント方式に よって駐車場の混雑判定を行う 開発中アプリケーション
  8. © 2025 EDGEMATRIX Inc. Page 9 JUL 2025 「映像エッジ AI

    」のユースケース Smart city のための映像 AI Platform ~システム開発において「簡単」「短期間」「低コスト」実装による柔軟なSIを実現~ スマートファクトリー スマートビルディング / ファシリティー 工事現場・プラント・設備 屋外駐車場 ▶ 満空計測・長時間駐車・ナンバープレート 検知などマルチアプリケーション動作 ▶ 複数カメラ処理などによるコスト低減 ▶ アクションルールによるアラート発報 ▶ 情報の可視化・提示 道路・鉄道 河川・ため池・港湾 ▶ 水位・潮位の計測 ▶ 異常および危険の検知 ▶ 現地映像/画像の確認 ▶ アクションルールによるアラート発報および 設備制御 ▶ 工事進行のリアルタイム映像監視 ▶ 安全とセキュリティーの確保 ▶ 異常および危険の検知 ▶ 現地映像/画像の確認 ▶ アクションルールによるアラート発報および設備制御 ▶ 建物内の多数のカメラのリアルタイム映像AI監視 ▶ ビル/会場のセキュリティー・安全性・利便性向上 ▶ BOS 連携による中央監視 ▶ オンプレミス・閉域網設置に対応 ▶ 製造物の検品/良否判定 ▶ 安全セキュリティーの確保 ▶ 異常および危険の検知 ▶ ローカル5G の活用とアラート発報 ▶ 必須条件であるオンプレミス・閉域網設置に対応 ▶ 安全とセキュリティーの確保 ▶ 高速道路・線路内への立ち入りなどの危険検知 ▶ 渋滞などの状態検知 ▶ アクションルールによるアラート発報 ®
  9. スマートシティー向けソリューションの提供実績 © 2025 EDGEMATRIX Inc. Page 10 JUL 2025 ラインクロス人数カウント

    エリア人数カウント 滞留検知 侵入検知 混雑検知 転倒検知 ヘルメット未着用検知 ナンバープレート検知 長時間駐車アラート 炎と煙検知 駐車場混雑計測(満・混・空) 遠隔映像監視型 水位・潮位計測
  10. ▶ インテリジェントビルディング は スマートシティー市場最大 ▶ 近年 Building OS などビル内の設備やセキュリティーを統合的に管理するプラットフォームの導入が盛ん ▶

    従来のセンサーベースのインテリジェント化に映像AIを組み合わせることによってスマートビルディング化が可能 AI スマートビルディング:DX Core and Niagara 4 Integration © 2025 EDGEMATRIX Inc. Page 11 JUL 2025 Building Mgmt. Systems Sensors / Machines Fire/Smoke Detection Intrusion Detection Face Recognition Crowd Detection License Plate Detection Intelligent Video Analytics Niagara 4: intelligent building flamework Edge AI Station オープン APIs ▶ 外部システムとの柔軟なインテグレーション ▶ API によって映像AI分析結果出力のみならず デバイの設定/管理、デバイス状態モニタリン グ、アカウント管理が可能 センサーと映像AIの インテグレーション
  11. EDGEMATRIX 株式会社 エンジニアリング本部 アプリケーション開発部 松井 良祐 Edge AI Station® での

    Node-RED 統合と活用について CONFIDENTIAL © 2025 EDGEMATRIX Inc. Page 1 JAN 2025 2025年10月17日 Node-RED Con 2025
  12. ※ 外部システム連携の実装例(一部) CONFIDENTIAL © 2025 EDGEMATRIX Inc. Page 2 Node-RED

    で実装する外部システムとの連携処理 JAN 2025 Edge AI Station® PUT objects Publish topics Send messages Send e-mails AIアプリ 実行イメージ Broker MQTT 連携 Slack 連携 S3 連携 Gmail 連携 HTTP Server ✙ AIP ✙ ライセンス POST data GET data Set values HTTP POST 連携 ネットワーク対応 パトライト社 回転警告灯 SNMP 連携 HTTP GET 連携
  13. ▶ AI推論実行部から後処理実行部(Node-RED)への推論結果 引き渡しのイメージ AIアプリから Node-RED へのAI推論結果 送出処理イメージ CONFIDENTIAL © 2025

    EDGEMATRIX Inc. Page 3 JAN 2025 callback.py 内の parse_batch_meta 関数部分  1,000ミリ秒間 (デフォルト値) の フレーム毎に実行される処理を記述 (利用するデータ項目の抽出等) callback.py 内の merge_and_analyze 関数部分  Node-RED への AI推論結果送信間隔 (デフォルト値: 5,000ミリ秒)  1秒間隔で処理された 5秒分の推論結果が配列に 格納され Node-RED に引き渡し  ここで最大値や最小値、平均値を計算 する等々の集計処理を記述 デフォルト設定 5,000ミリ秒 Node-RED のフロー Edge AI Station® IPカメラの fps設定が 30fps の場合、 30 × 5秒 = 約150個のデータを持つ 配列が後処理部 (Node-RED) に引き渡される。 30 fps 150 配列データ = 30 fps × 5秒 IPカメラ
  14. Edge AI Station® での Node-RED の実装 (1/2) CONFIDENTIAL © 2025

    EDGEMATRIX Inc. Page 4 JAN 2025 ▶ 左図は Edge AI Station® の 管理Web UI画面です。 AI Station® の管理Web UIメニューに Node-RED を組み込み実装 ▶ 画面左側のメインメニューの中に [Editor]メニューがあります。 ▶ このメニューをクリックすると 画面が切り替わり、 Node-REDエディター が表示されます。 ▶ AI Station に組み込まれている Node-RED は、標準的な Node-RED と何ら変わりません。 異なる点は AI Station で実行される AIアプリの推論結果を Node-RED の メッセージとして受け渡すために 弊社が開発・提供する callback input ノード や、AI Station のユーザー認証機構と 連携した Node-REDダッシュボード を作成するための EDGEMATRIX UIビルダーノード が実装されている点です。
  15. Edge AI Station® での Node-RED の実装 (2/2) CONFIDENTIAL © 2025

    EDGEMATRIX Inc. Page 5 JAN 2025 ▶ callback input ノード ▶ EDGEMATRIX UIビルダー ノード
  16. callback input ノードによる Node-RED 連携 CONFIDENTIAL © 2025 EDGEMATRIX Inc.

    Page 6 JAN 2025 ▶ この動画は、前頁記載の “AIアプリから Node-RED に推論処理の結果を引き渡す” 動作のデモ映像です。 ▶ 弊社提供「callback input」ノードの出力側を後続のノードに接続し、Node-REDフローでメッセージを処理していきます。 ▶ このデモ映像ではdebugノードが受け取ったメッセージをデバッグウィンドウに表示させているだけですが、このようにAI推論結果が Node-RED の メッセージとして Node-REDフローに受け渡されます。
  17. Edge AI Station® での Node-RED 活用例 CONFIDENTIAL © 2025 EDGEMATRIX

    Inc. Page 7 JAN 2025  閾値: 100人以上  閾値: 300人以上 Edge AI Station® Node-RED ネットワーク対応 パトライト社 回転警告灯 "oid": "1.3.6.1.4.1.20440.4.1.5.1.2.1.2.2","value": 3 "oid": "1.3.6.1.4.1.20440.4.1.5.1.2.1.3.2","value": 0 "oid": "1.3.6.1.4.1.20440.4.1.5.1.2.1.2.3“,"value": 2 "oid": "1.3.6.1.4.1.20440.4.1.5.1.2.1.2.1", "value": 5 "oid": "1.3.6.1.4.1.20440.4.1.5.1.2.1.3.1", "value": 0  閾値: 50人以下  Node-RED ダッシュボードの活用例 ①  Node-RED ダッシュボードの活用例 ②  Node-RED による警告回転灯との連携