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    AI SOLUTION

    ナンバープレート認識

     映像解析AIが車両のナンバープレートを高精度に認識し、時間情報と共に外部システムへ自動通知。
    エッジ・クラウドを自由に選べる柔軟なシステム構成で、トラックバースやゲートの管理をスマートに自動化します。 

    こんな課題はありませんか?

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    物流拠点や工場のゲートで車両番号を目視で確認・手書き記録しており、入場管理の自動化やトラックバースの効率化を進めたい

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    地方版図柄入り(ご当地)ナンバーの読み取りに対応できなかったり、
    複数台の車が同時に写った際の識別精度に不安がある

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    VIP顧客の車両が到着した際に外部システムへ即座に通知し、お出迎えの準備や特別なセキュリティ対応をスムーズに行いたい

    主な利用シーン

    物流拠点や大型倉庫における
    トラックバースの個車・滞留管理の自動化

    倉庫の各トラックバース(荷受・出荷口)に入線する車両のナンバープレートをAIが自動認識し、時間情報と紐付けて記録します。どのバースにどの車両が何分滞留しているかをリアルタイムで一元管理できるため、荷役作業の効率化や、ドライバーの待ち時間削減(2024年問題・物流DX対策)に大きく貢献します。

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    工場や施設の車両出入口における
    ゲート開閉連動と入退場管理の効率化

    施設や工場の入場ゲートに設置したカメラで車両ナンバーを瞬時に読み取り、事前登録されたホワイトリスト(許可車両)と自動で照合します。エッジ解析とクラウド解析の組み合わせにより遅延のないスムーズなゲート開閉連動を実現し、警備員の目視確認による手間の削減とセキュリティ強化を両立します。

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    商業施設やホテル、オフィスにおける
    VIP顧客の車両検知とスマートなお出迎え

    重要顧客やVIPの車両ナンバーをあらかじめ登録しておくことで、敷地内に車両が進入した瞬間にAIが検知。外部システムやビジネスチャットへ即座に通知を飛ばすことができます。受付やスタッフが到着前にスムーズな連携を図れるため、お待たせすることのない上質な「お出迎え」と顧客体験(CX)の向上を実現します。

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    ナンバープレート認識ソリューションの特長

    POINT 1

    エッジ解析とクラウド解析の双方に対応
    現場の要件や環境に応じた柔軟なシステム構成

    現場の通信環境やセキュリティ要件、運用スタイルに合わせて柔軟にシステム構成を選択・最適化できます。リアルタイムなゲート連動や社外に映像を出せない厳格な現場には、設置型のエッジ端末による超高速な現地解析。一方で、コストを抑えて大量の録画データをサーバー側で一括処理したい場合にはクラウド解析など、あらゆるビジネス要件に最適なインフラ構成を提案します。

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    POINT 2

    地方版図柄入り(ご当地ナンバー)も網羅
    日本の複雑なナンバー仕様に標準対応

    従来のシンプルなナンバープレートだけでなく、背景にイラストが描かれた「地方版図柄入りナンバープレート(ご当地ナンバー)」の読み取りにも標準対応しています。高度な画像分類・学習アルゴリズムにより、全国各地から多様な車両が集まる大型物流拠点や観光施設、商業施設の出入り口でも、識別精度を落とすことなく確実な車番管理が行えます。

    ご当地ナンバープレート
    POINT 3

    複数車両が写り込む映像でも問題なし
    物体検出技術による「個別の同時識別」

    深層学習(ディープラーニング)を用いた高度な物体検出アルゴリズムを搭載。カメラの画角内に複数の車両が同時に写り込んでいる混雑した状態や、複数レーンが並ぶ大型ゲートであっても、それぞれの車両をAIが瞬時に個別のオブジェクトとして認識します。1台ずつナンバープレートを切り出して同時かつ正確に検知・データ化が可能です。

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    導入事例

    株式会社モノフル「トラック簿」

    映像解析AIプラットフォーム「SCORER」を活用した、トラック予約受付システムの車番認識連携

    株式会社モノフル様が提供するトラック予約受付サービス「トラック簿」において、車両の入退場や滞留管理を自動化する仕組みとしてSCORERのナンバープレート認識技術が採用されました。物流拠点のカメラ映像から入場するトラックの車番を高精度に自動認識し、予約データとリアルタイムに照合。目視確認や手書き記録の手間を削減し、物流現場の深刻な課題であるドライバーの待ち時間解消やバース管理のDXを強力に推進しています。

    課題に合わせた最適なAI構成をご提案します

    カメラの選定からシステム連携まで、専門スタッフがサポートいたします。