「特徴量」を用いて、いつでも、どこでも品質監視！
いつでも、どこでも品質監視が可能となります！
番組制作、素材伝送、番組送出、素材コピー、設備検査など様々な場面で、映像・音声の監視は、これまで主に人の目と耳によって実施してきました。
「特徴量」を使用した遠隔品質監視システムを使えば、これまで人が注意して監視をしてきた映像ブロックノイズや音声ミュートなどを、いつでも、どこでも機械的に検出することができます。
本システムでは、障害を検出するために特徴量（映像・音声を数値化した物）を用いており、障害の判定に機械学習を使用しております。
特長
- FED（Feature Extraction Device）による映像と音声の特徴量抽出
- 特徴量遠隔比較により、送信元、送受信間、現用/予備間の障害切り分け
- 特徴量遠隔比較による障害判定
- FPU伝送やIP伝送など、現場ノイズを使用した学習により感度パラメータを放送局の障害監視に特化
- 本システムを用いることで、人で対応しきれなかった監視を自動化
- 「特徴量」は、4K/2Kで共用が可能で、IP伝送、記録、保存、再利用が容易（1Mbpsの情報量）
監視サーバーにおける特徴量遠隔比較
特徴量抽出装置FEDにより、絵柄の精細度合（Activity）、フレーム間動き量（Motion）、動きのノンリニアリティ（ZeroCross）、エッジ・輪郭成分（EdgeCount）等の特徴量を4K及び2Kコンテンツから直接抽出し、IP経由で送られてきた特徴量の遠隔比較により、品質障害を検出します。特徴量は約1Mbpsの情報量であり、記録、保存、再利用が容易で、品質比較に要する時間はリアルタイムの1/50程度で済みます。
デジタルクリフに鋭敏に反応する特徴量「ゼロクロス」
ブロックノイズや映像乱れ、カクリなどを総称して、デジタルクリフと呼びます。デジタルクリフは、崖から落下するように突然発生するため、以下の図で示されるように微分処理を適用することにより、パルス波形として検出します。
仕様（特徴量抽出装置）
| 項目 | 仕様 | 備考 | |
| 入力信号 | 映像信号 | BNC2系統（HD-SDI/12G-SDI） ※2系統の組み合わせとして、同一周波数である場合は、HD/HD、12G/12G、HD/12G、12G/HDの組み合わせで動作可能です。また、1系統しか入っていない場合でも動作可能です。 |
それぞれスルーアウト出力を有します。 |
| 映像フォーマット(4K) | 3840×2160,4:2:2,10bit,59.94p/50p 2SI、Level Aに対応 |
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| 映像フォーマット(2K) | 1920×1080 59.94i/50i | ||
| 出力信号 | 監視パラメータ （特徴量） |
LAN 1系統（RJ-45） | LANについてはFED装置の制御・監視を含みます。 |
| 特徴量出力 | フレーム単位でリアルタイムに、映像信号、音声信号、アンシラリデータの特徴量を出力し、特徴量単独及び特徴量比較により、以下の検出がソフトウェアにより実行可能となります。
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| 大きさ | 19インチ 1Uハーフサイズ | ||
| 消費電力 | 100～240V、50/60Hz、50W以下 | ||
仕様（監視サーバーソフトウェア）
| 項目 | 仕様 | |
| 入力信号 | 特徴量 | LAN 1系統（RJ-45） |
| 特徴量データの保存 | 受信した特徴量の保存先を指定し、保存します。 | |
| 特徴量データの表示 | 保存された特徴量について、各特徴量をグラフ化し、映像・音声品質解析を行うことができます。 | |
| 適用パラメータの機械学習 | 教師用特徴量を機械学習し、異常検知とするか、正常とするかに応じてその閾値を最適化し、学習済みモデルとして作成、保存します。適用パラメータごとに教師データ、および学習済みモデルを作成することができます。 | |
| 自動監視機能 | 学習済みモデルを個別に指定（適用）し、12G/1.5G SDI信号の監視を可能とします。
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| 対応するOS | Windows10 64bit以降 | |