フィジカルAI監視装置の基本特許を日本・米国・中国で取得　自動運転車・警備ロボット ・ドローン・スマートシティ向けにライセンス提供を開始

シーン対応型・低消費電力フィジカルAI監視技術｜カメラ映像からAIが場所を自動判定し、最適な異常検知AIへ瞬時に切り替え

株式会社計数技研（本社：大阪市住之江区、以下「計数技研」）は、カメラ映像から監視対象の種類や周囲の環境をAIが判定し、シーンごとに最適なAIモデルを動的に切り替えて異常を検知する監視技術について、日本・アメリカ・中国で特許を取得しました。
この技術を使うと、自動運転車やロボット、ドローンなどの移動体に載せた小型のエッジコンピューターでも、高度なAI監視を低い消費電力で行うことができます。本技術は、次世代モビリティやスマートシティ構想において深刻な課題となる「AIの処理負荷と消費電力のジレンマ」をエッジ側で根本から解決するものです。

今後、自動運転車、警備・配送ロボット、スマートシティの実証などを手がける事業者に向けて、ライセンス提供と共同開発の提案を進めます。

■ 開発の背景：移動するカメラで「何でも検知できる大規模AI」を使うのは現実的でない
近時、自動運転車やドローンの技術は急速な進化を続けており、私たちの実生活への導入も現実のものとなりつつあります。こうした次世代モビリティ社会においては、自動運転車やドローンが「街の目」となり、都市のさまざまなデータやインフラ、サービスと連携することで、都市の安全や災害防止に貢献する新たな社会システムの構築が期待されています。しかし、自動運転車などによる「街の目」の機能をAIによって高度に自動化しようとすると、重大な技術的課題に直面します。

移動する自動運転車やドローンから見える光景は刻々と変化し、走行・飛行する場所によって、検知すべき異常や危険の種類も異なります。そのため、絶えず変化する環境に対応し、あらゆる異常を網羅的に検知しようとすれば、極めて汎用性の高い大規模なAIモデルを常時稼働させる必要があります。しかし、自動運転車やロボットに搭載されるエッジコンピューター（MPU等）には、処理能力や消費電力に厳しい制約があり、そのような大規模AIモデルを常時稼働させることは技術的に困難であり、仮に実現したとしても消費電力の大幅な増加を招き、製品として非現実的な構成となってしまいます。

この『網羅性』と『エッジ側の計算資源・消費電力』のトレードオフをいかに解消するかが、次世代モビリティによる『街の目』を実現する上での重要な技術課題となります。

■ 特許技術の強み：「場所を見分けるAI」と「場所ごとの専門AI」の2段構え
当社が特許を取得した技術は、この課題をエッジ側でスマートに解決します。
本技術の最大の特徴は、撮影画像から、今どこを監視しているか（監視対象の種類や属性）をAIが自動判定する点にあります。そして、その判定結果に基づき、あらかじめサーバーに用意された監視対象のタイプに特化した「小規模で精度の高い異常判定AIモデル」を取得し、監視対象に適用します。そして、異常発生の有無を映像から判定し、異常が発生している場合には、自動で予め設定した通報先へ通知するという仕組みとなっています。

具体的な処理の例：
1. 環境の自動判定：車載カメラの映像から、現在地が「道路」、「商店街」のいずれであるかをAIが判定します。
2. 最適モデルの動的な取得と適用：
・「道路」と判定された場合：「交通事故」、「転倒」、「ひったくり」などを検知する道路向けAIモデルをサーバーから取得し、適用します。
・「商店街」へ移動したと判定された場合：「火災」、「喧嘩」、「病人」などを検知する商店街向けAIモデルを瞬時に取得し、適用モデルを切り替えます。
3. 確信度に応じた適切な通知：異常を検出した際、その確信度（AIの判定の確からしさ）に応じて、通知先（警察、消防、管理者など）を自動で切り替える機能も備えています。

本技術を用いることにより、大規模で重い汎用モデルを搭載することなく、必要最小限の計算リソースでリーズナブルにAI監視を行うことが可能になります。
これにより、次のような利点が生まれます。

・軽い：その場所に応じた必要なモデルだけを動かすので、エッジ側で処理できます。

・省電力：大規模なモデルを常時稼働させる必要がありません。

・高精度：場所ごとに特化したモデルなので、汎用モデルより誤検知を抑えられます。

・省メモリ：使うモデルだけをエッジに置き、新たなモデルが必要だと判断されれば、サーバーから取得します。

・拡張しやすい：監視したい対象の種類ごとにモデルを追加でき、新しい用途にもフレキシブルに対応できます。

当社のスマートフォンアプリで、走行中の映像をその場で解析している様子です。クラウドを使わず端末内で処理し、夜間でも信号や歩行者・自転車を認識して、画面表示と音声で注意を促します。小型の機器でも高度なAI監視を動かせることを示しています。

さらに、本特許には、画面を複数の領域に分け、領域ごとに適したモデルを適用する手法も含まれており、例えば、1つの映像に道路と建物が同時に映っている場合にも対応します。また、音声を組み合わせて検知する構成も、特許の範囲に含まれています。

■ 想定される用途

・自動運転車が走行する都市・農村などあらゆる環境の見守りと安全確保

・配送ロボット・警備ロボット・ドローンによる巡回監視

・スマートシティ、実証都市のインフラ監視

・設置場所を事前に決めなくてよい汎用監視カメラ（設置後にAIが場所を判断） 

■ 今後の展望
本特許技術は、「誰もが安全・安心に暮らせる社会」のインフラ構築を、現実的なハードウェア要件で可能にするものであり、フィジカルAI監視の基盤になると考えています。
当社は、本特許技術が、自動運転車・ドローンなどの移動体による監視やスマートシティ開発において強力な武器になると確信しており、今後は、次世代モビリティ社会への実装に向け、志を同じくするパートナー企業様との協業を積極的に推進してまいります。

■ 取得特許
・日本　特許第6742623号（2020年7月31日登録）監視装置、監視方法、及びプログラム
・中国　授权公告号CN115004269B（2024年4月16日登録）监视装置、监视方法及程序
・米国　PATENT NO. 12,705,896（2026年8月11日登録）Monitoring device, monitoring method, and program

■ 会社概要

会社名：株式会社計数技研

所在地：大阪府大阪市住之江区南港北2-1-10

事業内容：ロボット・AI・VR・フィジカルAI技術開発

URL：https://keisuu.co.jp/

■ お問い合わせ先
株式会社計数技研　担当：早石　直広 / info@keisuu.co.jp

【English】

KEISUUGIKEN Secures Core Patents in Japan, the U.S. and China for Scene-Adaptive Physical AI Monitoring

Licensing now open to developers of autonomous vehicles, security robots, drones and smart cities

OSAKA, Japan — KEISUUGIKEN Corporation ("KEISUUGIKEN") has been granted patents in Japan, the United States and China for an AI monitoring technology. The system uses AI to recognize, from camera footage, what kind of place it is monitoring, and then dynamically switches to the AI model best suited to that scene to detect anomalies. This lets even compact edge computers on autonomous vehicles, robots and drones run advanced AI monitoring at low power, resolving the trade-off between AI processing load and power consumption at the edge. KEISUUGIKEN will offer licenses and propose joint development to companies working on autonomous vehicles, security and delivery robots, and smart-city projects.

■ Background

Autonomous vehicles and drones are expected to become the "eyes of the city," linking with urban data and infrastructure to make cities safer and help prevent disasters. But the view from a moving vehicle changes constantly, and the hazards to watch for differ by location. Detecting every possible anomaly would require a very large, general-purpose AI model running at all times, which the edge computers (such as MPUs) in vehicles and robots cannot support within their tight limits on processing power and energy.

■ How it works

AI first determines what type of place is being monitored. Based on that result, the system retrieves a small, high-accuracy anomaly-detection model specialized for that place from a server, analyzes the video feed and automatically alerts pre-configured recipients when it finds an anomaly.

Example:

1. On a road, the system applies a road model that detects traffic accidents, falls and purse snatchings.

2. When it moves into a shopping street, it instantly switches to a model that detects fires, fights and medical emergencies.

3. Based on its confidence level, it chooses whom to notify: the police, the fire department or a facility manager.

Key benefits:

• Lightweight: only the model needed for the current location runs, so processing stays at the edge

• Energy-efficient: no large model running continuously

• Highly accurate: location-specific models produce fewer false alarms

• Memory-efficient: only the models in use are stored; new ones are retrieved when needed

• Easily expandable: models can be added for new types of places and applications

The patents also cover applying different models to different regions of one image, such as a road and a building in the same shot, and combining audio with video for detection.

■ Potential applications

• Safety monitoring for autonomous vehicles in all environments, from cities to rural areas

• Patrol monitoring by delivery robots, security robots and drones

• Infrastructure monitoring in smart cities and urban testbeds

• General-purpose cameras that identify their location after installation

■ Looking ahead

KEISUUGIKEN believes this technology makes infrastructure for a safe and secure society possible with realistic hardware, and that it will become the foundation of physical AI monitoring. The company will actively pursue collaboration with like-minded partners to bring it to the next-generation mobility society.

■ Patents granted

• U.S. Patent No. 12,705,896 (granted August 11, 2026)

• Japanese Patent No. 6742623 (granted July 31, 2020)

• Chinese Patent No. CN 115004269 B (granted April 16, 2024)

Title: Monitoring Device, Monitoring Method, and Program

■ About KEISUUGIKEN Corporation

KEISUUGIKEN Corporation develops robotics, AI, VR and physical AI technologies.

Headquarters: 2-1-10 Nanko-kita, Suminoe-ku, Osaka 559-0034, Japan

Website: https://keisuu.co.jp/

Contact: Naohiro Hayaishi / info@keisuu.co.jp

【中文】

KEISUUGIKEN（计数技研）在日本、美国和中国获得场景自适应物理AI监控核心专利

面向自动驾驶汽车、安保机器人、无人机及智慧城市开发企业开放专利许可

株式会社計数技研（KEISUUGIKEN Corporation，总部位于日本大阪，以下简称“计数技研”）宣布，其AI监控技术已在日本、美国和中国获得专利授权。该技术利用AI从摄像头画面中识别所监控场所的类型，并动态切换至最适合该场景的AI模型来检测异常。借助该技术，即使是搭载于自动驾驶汽车、机器人和无人机上的小型边缘计算机，也能以低功耗实现高级AI监控，在边缘端解决“AI处理负荷与功耗”的两难问题。计数技研将面向自动驾驶汽车、安保及配送机器人、智慧城市等领域的企业提供专利许可，并提出联合开发方案。

■ 开发背景

自动驾驶汽车和无人机有望成为“城市之眼”，与城市数据和基础设施互联互通，助力保障城市安全、预防灾害。然而，移动中看到的景象时刻在变化，不同场所需要检测的异常也各不相同。若要全面检测各类异常，就必须持续运行通用性极高的大规模AI模型，而车辆和机器人搭载的边缘计算机（如MPU等）在处理能力和功耗方面受到严格限制，难以实现。

■ 技术原理

AI首先判定当前监控的场所类型。系统根据判定结果，从服务器获取专门针对该场所的小规模、高精度异常检测模型，分析画面，一旦发现异常即自动通知预先设定的对象。

示例：

1. 在道路上，应用可检测交通事故、摔倒、抢夺等异常的道路模型。

2. 进入商业街后，即时切换为可检测火灾、斗殴、突发疾病等情况的模型。

3. 根据置信度自动选择通知对象，如警察、消防部门或管理人员。

主要优势：

・轻量：仅运行当前场所所需的模型，可在边缘端完成处理

・低功耗：无需持续运行大规模模型

・高精度：场所专用模型可减少误报

・节省内存：仅保存正在使用的模型，需要时再从服务器获取

・易于扩展：可针对新的场所类型和用途添加模型

该专利还涵盖对同一画面中不同区域（如同时出现的道路和建筑物）分别应用不同模型的方法，以及结合音频进行检测的方案。

■ 预期应用领域

・自动驾驶汽车在城市、乡村等各种环境中的安全监控

・配送机器人、安保机器人、无人机的巡逻监控

・智慧城市及示范城市的基础设施监控

・安装后由AI判断所处场所的通用监控摄像头

■ 未来展望

计数技研认为，该技术能以切实可行的硬件条件构建“人人都能安全、安心生活的社会”所需的基础设施，并将成为物理AI监控的基础。公司将积极推进与志同道合的合作伙伴开展合作，推动该技术在下一代出行社会中落地应用。

■ 已获授权专利

・美国专利第12,705,896号（2026年8月11日授权）

・日本专利第6742623号（2020年7月31日授权）

・中国专利 授权公告号CN115004269B（2024年4月16日授权）

专利名称：监视装置、监视方法及程序

■ 公司简介

株式会社計数技研（KEISUUGIKEN Corporation）

业务内容：机器人、AI、VR及物理AI技术研发

地址：日本大阪府大阪市住之江区南港北2-1-10 

网址：https://keisuu.co.jp/

联系人：早石直広　电子邮箱：info@keisuu.co.jp