スマートビルディング
概要
顔認証とIoT技術による、スマートビルのゲートコントロールシステム実現
主な機能：
- 顔認証による、不正アクセス防止、入退室管理
- 一意のユーザー行動、履歴の取得可能に
- Wifi, Ethernetによる、ドア閉開管理
機能一覧
1. 高精度な顔認証によるセキュアな入退室管理
- MobileFaceNet × OpenCV によるリアルタイム顔認証
- Pytorch / TensorFlow を活用したディープラーニングによる認識精度の向上
- マスク着用時や光環境の変化にも対応可能な認識アルゴリズムを開発
2. IoTデバイスとの連携によるスマートゲート制御
- ESP8266 搭載デバイスで Wi-Fi / Ethernet 経由のドア開閉を制御
- Android SDK に対応し、モバイルアプリからリモートアクセスが可能
- RabbitMQ を活用したリアルタイム通知・イベント管理
3. 行動履歴・アクセスログの可視化と管理
- 入退室の履歴をリアルタイムで記録し、セキュリティ管理を強化
- ユーザーごとの一意の行動履歴を取得し、内部監査・分析が可能
- 管理画面でアクセス状況をモニタリングし、遠隔操作・制限設定を実施
技術構成
- 顔認証: MobileFaceNet, OpenCV, TensorFlow, Pytorch
- 組み込みシステム: C/C++（Embedded System 開発）, ESP8266
- フロントエンド: Android SDK（Kotlin, Java）, React Native
- バックエンド: Node.js（Express）, Python（FastAPI）
- クラウド・インフラ: AWS（Lambda, S3, API Gateway, DynamoDB）
- 通信・メッセージング: RabbitMQ, MQTT, WebSocket
- データ管理: PostgreSQL, Firebase Firestore
導入メリット
- 無人受付・スマートアクセスの実現 – 鍵やカードなしで、顔認証のみでドアを解錠可能
- セキュリティ強化 – AIによる不正アクセス防止、リアルタイム監視で内部不正も検知
- 柔軟なアクセス管理 – 特定の時間・曜日のみ入室許可、ゲストアクセスの一時発行も可能
- IoT連携による拡張性 – 既存のオフィス・ビル管理システムと統合しやすい設計
プロジェクト情報
チーム
15名
開発期間
14ヶ月
採用技術
Python
Java
OpenCV
PyTorch/Tensorflow
Reactjs(Redux)
AWS
MongoDB
C/C++ (Embedded system )
ESP8266
RabbitMQ
Nodejs
Java/Android
対応範囲
要件定義
研究・開発
単体テスト、結合テスト
本番環境への展開
関連プロジェクト
