「マスクを着用しているか否か」の確認を、従来の人による目視監視から解放し、OpenMVがAIビジョン技術を用いて自動判定します。

人員の出入りが頻繁な公共場所において、マスクの着用が適切かどうかは、現場の秩序および管理効率に直接影響を及ぼします。人手による監視のみに頼る場合、コストが高くなるだけでなく、すべての出入口をタイムリーにカバーすることも困難です。OpenMV は「マスクを正しく着用しているかどうか」という判断を現場へと前倒しすることで、より迅速かつ安定した管理を実現します。

公共施設、園区の出入口、病院、交通ターミナルなどの重点区域において、人員がマスクを正しく着用しているかどうかは、現場の秩序管理および安全規範の実施効率に直接関係します。

従来の方法は、主に人手による監視または監視映像の後続確認に依存しており、人的コストが高くなるだけでなく、迅速な対応も困難です。また、一部のクラウドベース映像分析ソリューションでは、ネットワークへの依存度が高く、遅延が大きいことや、プライバシー上のリスクといった課題も存在します。SingTown社のOpenMVスマートカメラを活用した本システムでは、カメラ端末側でマスク着用状態をリアルタイムに識別し、判断・意思決定・制御を現場へと前倒しすることで、「即時感知・即時応答」を真に実現します。

OpenMVは通常、出入り口のゲート、通路の上部、または重点エリアの上部に設置され、入場する人物の正面または半側面の画像を撮影します。

カメラはエッジ側で顔検出アルゴリズムを実行し、自動的に顔領域を特定するとともに、口および鼻のキーエリアに対して特徴抽出および構造分析を行い、エッジ側のAI分類モデルと組み合わせることで、マスク未着用、マスク着用不適切（鼻または口が露出）およびマスクの正しい着用など、さまざまな状態を正確に識別します。

システムが違反行為を検出した場合、OpenMVはGPIOまたはシリアルポートインターフェースを介して、音声案内装置、入退出管理システム、またはローカルアラームモジュールと直接連携し、「検出即時通知、違反即時遮断」を実現します。人的介入は不要です。

OpenMVを基盤とするエッジAIおよびエッジコンピューティングアーキテクチャを活用し、認識処理においてクラウドへの動画データのアップロードを必要としないため、応答速度はミリ秒単位に達するとともに、ネットワークおよびサーバーのコストを効果的に削減できます。さらに、プライバシー保護をデータ発生源において実現し、マスク管理を「人的監視」から「自動検知＋自動実行」によるスマートな運用へと進化させます。