Tata Elxsi、AWS上で工場の安全リスクを即時検知する「IRIS」を構築

AWSは公式ブログで、インドのTata Elxsiが構築した産業安全プラットフォーム「IRIS（Industrial Real-Time Intelligence System）」の設計を紹介した。工場や倉庫などに既にある監視カメラの映像から、危険な状況を自動で検知して警報を出す仕組みだ。

背景にあるのは、カメラが「録画装置」にとどまっている現状だ。数百から数千台のカメラを人が同時に見ることはできず、危険な状況の発見には運用者の状況次第で15〜45分かかるという。カメラを増やしても監視コストが増えるだけで安全性は比例して上がらない。IRISは映像を生成と同時に解析し、ほぼリアルタイムで警報を出すことを目標に設計された。

構成はサーバーレスのイベント駆動型だ。工場内にはGPU搭載のエッジサーバー（例としてNVIDIA Jetson AGX Orin）を置き、RTSP/ONVIFでカメラとつなぐ。エッジでは毎秒2〜5フレームを抽出し、動き検知と軽量モデルで人・車両・設備が映ったフレームだけを選ぶ。選ばれたフレームはAmazon S3に保存し、ストリームにはS3のキーとカメラID、工場、区画、時刻などのメタデータだけを流す。1イベントを1KB未満に抑え、映像そのものはクラウドに流さない。エッジのモデル更新はAWS IoT Greengrassで配信する。

イベントの基盤にはAmazon Kinesis Data Streamsをオンデマンドモードで使い、交代時間帯や複数の事象が重なったときの流量変化に自動で追随させる。下流でフレームを取得してモデルを実行し、相関処理で個々の検知を確度の高い安全イベントにまとめてから通知する。

本番環境では、エッジでの絞り込みによりクラウドへ送るフレーム量が70〜80％減った。データ所在の要件と拠点への近さから、AWSのムンバイリージョンで運用している。

画像とメタデータの経路を分ける設計は、カメラ台数が増えても通信とクラウド費用を抑えやすい。既存の監視カメラを「予防」の道具に変える現実的なパターンといえる。