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NTTら、IOWN APNを用いて野生鳥獣監視における高解像度データ収集のサーバー負荷を1000分の1に低減
2025年7月15日 07:15
NTT株式会社とNTT東日本株式会社は7月11日、カメラ映像を画像認識する遠隔監視において、IOWN オールフォトニクス・ネットワーク（All-Photonics Network、以下APN）と低負荷データ収集通信制御技術により、通信性能を確保したまま多数の高解像度カメラ映像データを低負荷に収集できたことを発表した。
近年の野生鳥獣監視では、担い手不足や高齢化の対策として、カメラを複数台設置し、撮影画像をネットワーク経由でサーバへ送信し、AIで画像認識を行う遠隔監視の導入が進められている。
一方、ネットワークやサーバ負荷の制約により、データ収集に利用するカメラの台数を増やすことや解像度を上げることは難しく、局所的な監視に限定されており、負担が大きい見回り調査は人手で行われている。こうした現場作業を削減するため、高解像度カメラを多く配備・画像の分析を行うことが求められる。
カメラ配備に関する制約では、ネットワークの観点はIOWN APNや6Gといった次世代通信技術の発展により解決できる見込みがある一方、サーバー負荷に関しては、大容量データの受信処理に要する負荷への対策方法が確立されていない。今回の実験では、通信性能を維持しながらも、多数かつ大容量のデータを低負荷で収集する技術を確立するために行われた。
IOWN APNを用いて、4Kカメラ複数台の画像を送信
実験では、NTT中央研修センタ（東京都調布市）とeXeField Akiba（東京都千代田区）をIOWN APNで接続し、NTT中央研修センタに設置した複数の4Kカメラで撮影した画像を、eXeField Akibaに設置したサーバーに送信してAIによる画像認識を行う実験システムを構築。野生鳥獣監視、車両監視、侵入検知の3つを、画像認識のユースケースとして再現した。
本システムでは、1つのビルやエリアに多数設置されたカメラが回線を共用し、遠隔地のサーバーへ画像データを送信する。実際のカメラを接続した実端末のほか、仮想端末も併用し、多数のカメラが設置された環境を再現し、野生鳥獣監視の際に近い環境を構築した。
RDMAと通信制御技術により、低負荷でのデータ収集が可能に
本実験のなかでOSからアプリケーションへのメモリコピー処理により、多数の大容量データ受信時における処理負荷の増大をもっとも大きな課題としていた。
解決方法として、RDMA（Remote Direct Memory Access：遠隔であるサーバーから別のサーバーのメモリに直接データを書き込む技術）を採用。RDMAは高速かつ低負荷でデータ転送できる特徴を持つ。
一方で、RDMAは通信路のロスレス性を前提に動作するため、パケットロスが発生しやすいネットワーク内部では性能が低下する。このため、ロスを抑止する仕組みを構築する必要があるが、本実験のような広域ネットワークでは、さまざまな通信機器が広範囲に多数配備されているため、パケットロスの抑止が行えない。
そこで、多数の端末から発生するRDMA通信の開始／終了タイミングをコントローラで制御することにより、パケットロスを抑止して通信性能を確保する、低負荷データ収集通信制御技術を確立した。この技術は、収集すべきデータの発生を契機として、端末が通信の開始をコントローラに要求し、コントローラが各端末の要求にもとづきRDMA通信が衝突しないよう通信の開始／終了タイミングを制御することにより、パケットロスを抑制できる。
また、速やかな分析が必要なデータの場合のみ即時的に通信開始／終了を行い、分析に時間をかけてもよいデータの場合は、システムのスループットを高められるよう一定量データを集約して通信開始／終了を行った。RDMAに対してデータ収集に適した通信制御を行うことにより、通信性能を確保しながら多数の大容量データを低負荷に収集することが可能。
サーバー負荷を1000分の1まで低減、カメラも従来の約10倍接続可能に
実験では、画像データを収集した際のサーバ負荷、スループット、および画像認識の精度の測定を行った。本通信制御技術でデータを収集したところ、スループットを約5倍向上できることを確認し、TCP（Transmission Control Protocol）でデータを収集する場合と比較し、同等の通信性能を確保しながら受信処理に要するサーバーの負荷を最大1/1000まで低減できた。
同時に、本通信制御技術を適用することにより、カメラ収容台数を約10倍に拡張できる見込みとなった。また、本実験システムでは、小さく映る被写体の検出において、フルHDで撮影した場合の検出率が約60％であるのに対し、4Kで撮影した場合は約80％となり、20％程度の精度向上を確認。4Kなど高解像度カメラ画像を使った画像認識により、被写体が小さく映る場合でも高い精度で検出可能となることも見込めるとした。
両社では、IOWN APNと本技術を活用し、野生鳥獣監視に限らず、道路や鉄道などのインフラ監視など、遠隔監視分野全体への応用可能性を探りながら、現場作業の抜本的削減を目指していくとしている。