シナリオ概要
映像ストリームをAI脳に送り込み、すべてのカメラが「物体位置・文字内容・異常イベント」などの構造化データをエッジでリアルタイム出力。映像は端末外に出さず、ミリ秒応答、オフライン動作も可能——工業、小売、セキュリティ、ヘルスケアの各分野で本番導入できる前提条件です。
ローカルリアルタイム推論
ローカルリアルタイム推論
  • NPU/GPUハードウェア加速、ミリ秒応答
  • 映像は端末外不出、プライバシー準拠
  • オフラインでも自律動作
マルチストリーム並列・拡張性
マルチストリーム並列・拡張性
  • 1台で1〜20ch以上の1080p処理
  • 26 TOPSから275 TOPSまで段階的選定
  • 複数台での水平スケーリング、ボトルネックなし
帯域効率・プライバシー安全
帯域効率・プライバシー安全
  • イベントメタデータのみ送信、毎回数十KB
  • 端末側で自動マスキング、機微情報はクラウド非送信
  • RTSP / WebRTCデュアル出力、柔軟な連携
応用シーン
物体検出とカウント

人・車・物のリアルタイム認識・カウント・トラッキング——ビジョンAIの「基盤」

YOLOシリーズモデルで人・車両・特定物体の位置と数量を認識。トラッキングアルゴリズムと組み合わせて、出入りカウント、滞在時間、ヒートマップなどの業務指標を出力。ほとんどのビジョンアプリの基盤能力です。


主なメリット

  • 80以上の汎用クラスをすぐに利用、専用クラスへの微調整も可能
  • 1台で1〜20ch以上の1080pリアルタイム処理
  • トラッキング・カウント・ヒートマップ後処理をワンクリックで有効化
デモリファレンスデザイン
Scene Feature
人・車両・物体検出
汎用YOLOモデル、80以上のCOCOクラス。データをアップロードして専用クラスに微調整可能。
Scene Feature
出入りカウントとトラッキング
双方向カウント、IDトラッキング、滞在時間——BI連携可能な指標を直接出力。
Scene Feature
エリアヒートマップ / 境界侵入
エリア滞在をヒートマップに集約。仮想ライン越境でアラート発報。
OCR文字認識

端末側で文字・数字・QRコードを認識——画像を構造化データに変換

端末側で印刷文字、手書き数字、シリアル番号、QRコードを認識し、ルールエンジンと連携して自動登録・照合。工業用バッチ追跡、ナンバープレート認識、製造ラインのシリアル番号検証など、「画像→テキスト」が必要なシーンに最適。


主なメリット

  • 中国語・英語・数字・QRコードを一括認識
  • エッジ推論で機微テキストは端末外不出
  • ルールエンジン重畳でフォーマット検証・登録
デモリファレンスデザイン
Scene Feature
工業用バッチ番号
ライン印字・レーザー刻印の文字認識、生産計画と自動照合。
Scene Feature
ナンバープレート / コンテナ番号
構内ゲート、物流ターミナルでのコンテナ番号認識——秒単位でゲート開閉。
Scene Feature
QR / バーコード
QRスキャン自動登録・バーコード照合で、手動スキャンの漏れ・ミスを防止。
異常・欠陥検出

表面欠陥、違反行為、侵入アラート——「あってはならない」ものを発見

異常検知・分類・セグメンテーションモデルで、「あるべきものがない」または「あってはならない」ものを識別：ライン表面欠陥、ヘルメット未着用、不正侵入、転倒など。少数サンプルの微調整で本番導入可能。


主なメリット

  • 教師あり分類＋教師なし異常検知の2経路に対応
  • SenseCraftプラットフォームで50枚の画像から専用モデルを微調整
  • イベントトリガーでローカルアラート、数十KBのメタデータのみ送信
リファレンスデザインコード
Scene Feature
表面欠陥の再検査
ラインの傷・部品欠落・誤組付けを検出——手動検査より高い再現率。
Scene Feature
安全違反アラート
ヘルメット未着用、反射ベスト未着用、危険区域への不正立入——リアルタイムアラート。
Scene Feature
姿勢異常
転倒検知、滞留アラート——17/33スケルトンキーポイントベース。
導入と選定
アーキテクチャトポロジー

計算リソースの配置場所：3つの導入形態

ビデオ分析ソリューションは、カメラ・AI計算ボックス・ネットワーク・クラウドの4要素で構成。「計算リソースをどこに置くか」によって、導入形態は3種類に分類されます。


主なメリット

  • 一体型AIカメラ（reCamera / R2130）：1ch、最もシンプル、すぐに使用可能
  • 分離型エッジボックス（J3011 / J4012）：2〜6ch、コスパの主力
  • マルチストリームビデオハブ（J5012 / AGX Orin）：9ch以上、複数RTSPを集中処理
wiki選定ガイド
製品画像製品コアポジショニング計算性能 (INT8)コスト
Vision V2OEMカスタム基板0.04 TOPS~$30
reCamera一体型AIカメラ1 TOPS~$80
R2130RPi 5 + Hailo-826 TOPS~$200
J3011Jetson Orin Nano 8G40 TOPS$599
J4012Jetson Orin NX 16G100 TOPS$949
J5012AGX Orin 64G275 TOPS$3149

適材適所：チャンネル数に合わせたハードウェア選定

1080p30を何ch処理できるかは、主にTOPSとモデルサイズで決まります。下表は6製品の計算性能とコストをまとめたものです。


主なメリット

  • チャンネル数基準：1080p @ 15 FPS（標準リアルタイム）。30+ FPS高速シーンでは1/2で見積もり
  • チャンネル数のボトルネックは通常、推論ではなく動画デコード。モデルが大きいほど顕著
  • 選び方：1chならreCamera。2〜6chはJ3011/J4012。9ch以上または長距離GMSLならJ5012
製品画像製品イーサネットUSBMIPI CSIGMSLRTSPデコード (1080p30, H.265)
reCamera×1 (100M)×1——1 ch（端末側）
R2130×1 (GbE)×2×2—~4 ch (RPi 5 VPU)
J3011×1 (GbE)×4×2—11 ch
J4012×1 (GbE)×4×2—18 ch
J5012×4 GbE + ×1 10GbE×4—×844 ch

手持ちのカメラ、どの機器に接続できる？

下表は各機器のビデオ入力インターフェースとハードウェアデコード上限をまとめたものです。


主なメリット

  • IPカメラ：イーサネット経由RTSP——チャンネル数はハードウェアデコード上限に制約（Jシリーズの数値はNVIDIA公式ドキュメントより）
  • ローカルカメラ：MIPI CSI（J3011 / J4012）またはGMSL（J5012のみ、ドーターカード×8）
  • 出力＋産業用バス：RTSP / WebRTC出力。J4012 / J5012はCAN + RS-485搭載
製品画像製品冷却方式適応環境動作温度電源
reComputer AI Industrial R2135アクティブ（ファン）標準屋内-20~65°CDC 12-19V
reComputer Industrial R2235パッシブ（ファンレス）粉塵/工場-20~50°CDC 9-36V ワイド
reComputer Super J3011アクティブ（ファン）Super標準屋内-20~60°CDC 12-19V
reComputer Industrial J3011パッシブ（ファンレス）Industrial粉塵/工場-20~60°CDC 12V~24V
reComputer Super J4012アクティブ（ファン）Super標準屋内-20~60°CDC 12-19V
reComputer Industrial J4012パッシブ（ファンレス）Industrial粉塵/工場-20~60°CDC 12V~24V
reComputer Robotics J5012アクティブ（ファン）標準屋内 / GMSL-10~60°CDC 19~48V
reServer Industrial J501パッシブ（ファンレス）Industrial粉塵/工場-20~60°CDC 12V~36V

パッシブ vs アクティブ：環境の粉塵で筐体を選ぶ

導入環境が冷却方式を決める——粉塵の有無が「ファンモデル」か「産業用モデル」かの第一判断基準。アクティブ冷却（ファン）は低コストで持続的なフルロード性能。パッシブ冷却（ファンレス密閉筐体）は粉塵を気にせず、広温・広電圧で過酷な現場に最適。


主なメリット

  • 粉塵多・高い保護等級が必要（鉱山・製粉工場・木材加工・屋外）→ パッシブ冷却産業用（Industrial / Fanless）を選択——ファンレス完全密閉筐体
  • 通常の屋内環境（オフィス・商業施設・ラボ・サーバールーム）→ アクティブ冷却モデル（Super / AI）を選択——ファン冷却で持続フルロード、コスパ良好
  • 命名規則：Jシリーズ——製品名に「Industrial」があればSuperと産業用を区別。R2000シリーズ——製品名に「AI」があればアクティブファン、なければパッシブファンレス
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