インフラ設備のスマート点検とは？課題と対策・製品を解説

自動運転技術の開発において、正確なシミュレーションとAIモデルの学習は不可欠です。しかし、これらのプロセスは計算負荷が高く、開発期間を長期化させる要因となっています。SimAは、スパコン/HPCを活用して、これらの課題を解決します。SimAの導入により、開発期間の短縮、より高度な技術検証が可能になります。

【活用シーン】
・自動運転システムのシミュレーション
・AIモデルのトレーニング
・FPGAを用いた高速化検証

【導入の効果】
・開発期間の短縮
・より多くのシミュレーション実行
・AIモデルの精度向上

株式会社Mitechでは、パートナー様および顧客様と協力して、
ディープラーニングなどの新たな技術を開発し、実際に実現します。

私たちのスタッフはすべて、日本および他の先進国の有名な大学を卒業。
彼らのほとんどは博士号を持っています。

当社は、応用機械学習のフロンティアで、機械学習アルゴリズムを開発、
新しいAI技術を実際に適用し、「画像特長と機械学習手法」を活用して、
「マシン想像力」になることを目指し、リアルライフ アプリケーションを
提供します。

【事業内容】
■コンピュータソフトウェアの企画・設計・開発及び販売、保守並びに
　顧客へのサポート業務
■コンピュータ及び周辺機器に関するソフトウェア・ハードウェアの開発、
　制作、販売、賃貸、輸出入及び保守、管理業務
■前各号に附帯する一切の業務

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

『NanoPc-T4』は、GPUとVPU加速処理を備えたARM/SoC AI評価ボードです。

周波数は1.4GHz。Cortex A-72を2コア、A-52を4コア持つ
6コア構成の高性能RK3399を搭載しています。

人工智能とディープラーニングの評価ボードに好適。AI(人工智能)と
ディープラーニングに関する技術サポート、受託開発可能です。

【特長】
■6コア構成の高性能RK3399を搭載
■周波数は1.4GHz
■4GB LPDDR3 RAM、16GB Flashメモリ搭載
■Android 7.1とLubuntu Desktopをサポート
■GPUとVPU加速処理を備えている

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当資料では、AI技術を用いたモーションキャプチャーとその用途について
ご紹介しております。

「AIについて」をはじめとし、「AIの手法」や「深層学習の原理」、
「AIによる利点」など、各項目ごとに詳しく掲載。

画像データを用いて、バッティングや運搬の事例なども掲載しており、
導入検討の際に、参考にしやすい一冊となっております。

【掲載内容(一部)】
■会社概要
■ハイスピードカメラ
■視線・眼球運動計測
■モーションキャプチャー
■AIについて

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

『COBRA GLOVES』は、指の反り、手の甲のアーチといった、
非常に細かい指の動きを高精度で把握できる、データグローブの新製品です。
5分以下の高速セットアップで、すぐに作業を開始できるほか、
センサーの取り外しが簡単で、サイズ違いのグローブへの付け替えもスムーズ。
一人ひとり違う指のサイズやスケルトン構造に対応するため
被験者の手指に合わせたスケルトンの作成、キャリブレーションポーズの作成が可能。

【特長】
■センサー数：16 / 13 / 7（片手・両手・オプションセンサー）
■今までになかった手の平用センサー追加
■グローブから着脱可能なセンサー（左右兼用可能）
■指のサイズ・キャリブレーションポーズ編集可能
■センサーがついていない指骨のデータ補間はユーザーが調整可能
■指先が直接物に触れられるフィンガーレスグローブ
■ワンクリックで精度のよいキャリブレーションが可能
■磁場環境でも動作可能

・ディープラーニング技術を用いて学習された鼻や目、肩などの器官点を推定
・肘や膝など、器官点間の角度を推定
・GPUを搭載しない一般的なPCでも高速に動作
・お客様の環境に適応した再学習を受託開発いたします
・腕に特化し、五指を追加するといった器官点の追加学習も承ります

FPGAにおけるAIの取り組みをご紹介いたします。

”システックのAIソリューションシリーズ Vol.5”第5回目は
「AI アーキテクチャー編」となります

前回のFPGAシステムの構築から、AIのアルゴリズムをどの様な
アーキテクチャーでロジック化していったのかについて
ご紹介させて頂きます。

※事例の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。
　詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

国家インフラと政府機関は、我々の日常生活を支える不可欠なサービスを
提供する責任があり、この領域においてオペレーションの中断は、
大きな損失と利用可能なサービスへの悪影響をもたらす可能性があります。

『Ipsotek』の優れたビデオ解析は、システムの効率と効果、セキュリティを
高め、パフォーマンスを向上する機能を提供。

中心市街地と公共スペースにおけるリアルタイムの複数容疑者の追跡など、
治安維持と公共の安全に関するさまざまな性能を備えています。

【導入事例】
■ロンドン・アイ
■コルトテレコム
■オーストラリア国会

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当資料では、AI顔認証・人物検知の基本から選定ポイント、導入事例までを
解説しております。

「顔認証・人物検知の導入メリット」や「顔認証・人物検知システムの
選定時のポイント」をご紹介。

活用シーンも掲載されており、参考にしやすい一冊となっております。
是非、ご一読ください。

【掲載内容(一部)】
■急速に普及が進む「顔認証・人物検知」
■「エッジ方式」と「クラウド方式」
■顔認証・人物検知の導入メリット
■顔認証・人物検知システムの選定時のポイント
■「顔認証・人物検知」の活用シーン

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『VisionPose Single3D』はカメラ1台で3D座標を取得し、人の骨格情報をリアルタイムに検出する姿勢推定AIエンジンのSDK（ソフトウェア開発キット）です。
キャリブレーション不要で手軽にモーションキャプチャが可能。
2D画像から3D座標を推定する技術を利用し、2D座標で最大30キーポイント、3D座標で最大17キーポイントの骨格情報を検出します。
解析から得た骨格データは、用途やジャンルを問わず商用利用や研究・開発に利用できます。

■特長
・カメラ1台で3D座標を手軽に取得
・Unity、iOS/iPadOS、Android対応
・商用利用を含め、用途に制限無し
・すぐに使える２つのアプリを標準添付
　└リアルタイム骨格可視化サンプルアプリ「BodyAndColor」
　└動画＆静止画解析アプリ「VP Analyzer」※iOS/iPad版とAndroid版を除く
・追加学習が可能 ※追加学習はオプションです

三次元空間の物体を深層学習によって人工知能が識別
エッジコンピューティングも可能
カメラで手を映すとその形を AI が判断してロボットが指示通り動きます。
当社アルゴリズムは約20msで手の形を認識できるので、リアルタイムかつスムーズにロボットを操作することができます。
手をカメラの前にかざすだけでロボットを手軽に操作できます。
その他，手が汚れていてパネルが触れない，手袋をしていてタッチパネルが反応しない，コントローラを持ちたくないなど，さまざまな機械の制御に応用できます．
ラズベリーパイなどでエッジコンピューティングも可能です．

Real-Time Geo Tracerは、インスタンス・セグメンテーション技術 “Mask_R-CNN”* を活⽤した地物検出&ジオ・コーディング・ツールです。 ⼤量の航空写真から特定の地物を抽出しG空間データとして記録します。地物抽出のみならず、地物境界をトレースしてポリゴン化しますので、 ⾯積計算など地物の特徴をより正確に把握できます。

* Mask_R-CNNは、検出したオブジェクト個々にクラス分類とセグメンテーションを⾏う技術です

当社では、「国際規格ISO42001(AIマネジメントシステム認証)
紹介セミナー」の動画を公開しております。

2025年4月16日(水)に、ISO42001(AIMS)に焦点を当てたセミナーを、
新橋駅前の会場にてリアル開催しましたところ、多くの皆様にお集まり
いただきました。

当日参加できなかった皆様のために、セミナーの様子を撮影編集した
動画を公開。投影した資料もダウンロードご提供いたします。

ISO42001(AIMS)に興味をお持ちいただいている皆様、
どうぞご覧ください。

【詳細情報(一部)】
■開催日時：オンデマンド配信
■開催場所：オンデマンド配信
■費用：無料
■申込締切：随時

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

人と人が一定以上近づいたり、接触したときの検知機能と、密接を回避するために映像内の人数を計測する機能があります。これらの機能は、公共の場所や商業施設などで利用されることが想定されます。例えば、人々が密接になりがちな場所では、近づく人数を定量的に把握することができるため、適切な空間配置や措置が取られるようになります。また、接触検知機能を用いることで、感染拡大防止にも役立つことが期待されます。急速に変化する状況に対応するために、これらの機能はますます重要な役割を果たしていくことが予想されます。

近年、製造業や自動車産業、農業、医療業など、幅広い分野でAIが
取り入れられています。

そうしたなか注目を集めているのが、クラウドAIとエッジAIです。

本記事では、それぞれの基礎知識やメリット・デメリット、両者の違い
について解説します。

※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。
　詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

『AI-CHASE』は、ディープラーニングの物体検出技術を使った、
人や自動車、自転車、動物を検出して追跡するソフトウェアです。

逆光や照明の変動に対しても高い検出性能を有します。
また、工業用カメラ、Webカメラ、一眼レフカメラなど
様々なカメラが使用可能です。

【特長】
■リアルタイム検出
■環境変化に強い検出
■簡易位置計測
■様々なカメラに対応
■検出対象の追加　など

※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。

軍事および防衛分野における正確な位置情報の重要性は、
技術が進化するにつれてますます高まっています。

最先端のオペレーションに向けて、AIを活用した位置測位技術が
成功と安全を保証するための鍵となります。

世界的な紛争が戦場向けテクノロジーへの投資に対する制約や
古いタブーを打ち破りつつあります。

※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。
　詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

EdgeCortix SAKURA-IIは、同社の低レイテンシのDynamic Neural Accelerator（DNA）により、業界最高の効率を提供する最先端のAIアクセラレータです。小さなフットプリントで優れた性能を発揮する低消費電力のシリコンデバイスで、高速でリアルタイムのバッチサイズ１のAI推論を必要とするアプリケーション向けに設計されています。
SAKURA-IIは、エッジで最も困難とされている生成系AIアプリケーションを処理するように設計されており、設計者は画像、テキスト、サウンドのような異種の入力に基づいて新しいコンテンツを作成することができます。8W(標準値）の電力エンベロープ以内で、Llama 2 or 3、Stable Diffusion、DETR、ViTのような数十億のパラメータモデルをサポートし、視覚、言語、音声、その他 多くのアプリケーションにおける膨大な数のエッジ生成系AI用途の要件を満たします。

光学式モーションキャプチャ『OptiTrack（オプティトラック）』は、誰でも簡単に1mm以下の精度で三次元動作計測が可能です。
人間の計測はもちろん、ドローンやロボットアームの計測・リアルタイム制御、VR分野等、幅広い分野で使用されております。

【特長】
■1mm以下の精度で三次元動作計測が可能
■キャリブレーションは約5分で完了
■最新版Motive3.Xソフトウェアにより、1kHzのハイスピード撮影、300剛体以上の計測が可能

『Cobra Gloves』は従来では計測できなかった、指の開き・反りを計測できるフィンガーキャプチャグローブです。
IMUセンサーを使用したグローブは回転データ（ヨー・ピッチ・ロール）によって骨格モデルを推定します。
『OptiTrack』と一緒に使用すれば手の位置も同時に取得可能です。

【特長】
■指の開き・反りが計測可能
■ワンクリックキャリブレーション
■ヘッドマウントディスプレイと連携し、VR空間で自身の指を見ながら作業可能

※詳しくはカタログをご覧下さい。お問い合わせもお気軽にどうぞ。

当資料では「シミュレーションをAIのスピードで」について
掲載されております。

「シミュレーションと人工知能の連携」では、AnsysのCTOが、人工知能との
融合で当社がどのようにテクノロジーを進化させているかをご紹介。

また「SimAIとは」で、クラウド対応の生成AIプラットフォームである
「Ansys SimAI」について解説しております。

【掲載内容(抜粋)】
■シミュレーションと人工知能の連携
■SimAIとは
■Ansys SimAIプラットフォームで設計を最適化
■AIを活用した設計で自動車の安全性を最適化
■セキュアでクラウドネイティブなAIによりシミュレーションによる
　効果を最大化

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

【当製品の主な特長】

■Intel Atom E3950、およびIntel Movidius Myriad X VPU MA2485 x1を搭載
■超高精細なコンテンツ再生を実現するNVIDIA GeForce GT 1030グラフィックスを搭載
■Intel OpenVINOツールキット対応
■Edge AI Suite搭載
■独立4画面同時HDMI出力
■セキュリティアプリケーション用にTPM 2.0を搭載
■サイネージコンテンツ管理組込みソフトウェア搭載
■低電力でファンレスなサイネージプレーヤー

※詳しい情報につきましては、下記のデータシートをダウンロードしていただくか、アドバンテックまでお気軽にお問い合わせください。

『Edgybees』は人工知能と機械学習アルゴリズムを使用！防衛から災害対策まで幅広くサポート
画像やドローン映像を古い参考写真と整合させ、
比類のない精度で確認したい位置情報を特定することができるリアルタイム地理的位置情報です。

人工知能と機械学習アルゴリズムを使用し、タイポイントを検出し、数秒以内で数百箇所の位置合わせを実施。

天候や照明の違いなどは、空撮画像の特長を確認する能力に影響を
与えますが、当製品は完璧に位置を合わせ、新しい画像に正確な位置を追加することができます。

【特長】
■不正確動画・衛星画像は1m精度へ補正
■120ミリ秒のリアルタイム処理
■機械学習・AIを適応できるデータ態勢プロセスの自動化
■地理空間情報オーバーレイ・土地被覆時間とともに変化等を対応
■クラウド/オンプレミスサーバー運用

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

『Dynamic Neural Accelerator(DNA)』は高い演算能力・超低遅延・スケーラブルな
推論エンジンが特長の、柔軟性のある深層学習推論用IPコアです。

他の標準的なプロセッサと比較して優れた電力効率を誇りながら、
ストリーミングデータにおいて推論の超低遅延性を実現いたします。

ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。

【特長】
■超低遅延性AI推論用IPコア
■堅牢なオープンソースのMERAソフトウェアフレームワーク
■FPGAにも、ASIC・SoCにも搭載可能
(写真と下記リンクは、Bittware(日本Molex社)のFPGAカード・IA420FにDNAが搭載された例です）
　
※詳しくは下記リンクをご覧いただくか、PDFをダウンロードしていただくか、または弊社にお問い合わせください。
参照リンク：https://www.bittware.com/ja/ip-solutions/edgecortix-dynamic-neural-accelerator/

三栄ハイテックスでは、ディープラーニングの一貫サービスを提供します。

ベトナム拠点を活用した手作業による学習用データの作成から
アルゴリズムの設計・ディープラーニングの実施まで
お客様のご要望に沿った形で人工知能の設計をサポートします。

さらに、お客様が開発された人工知能アルゴリズムのエッジデバイス実装を
デバイス選定からアーキテクチャ設計まで含めて実現します。

一部の工程だけの部分的な業務にも対応します。お気軽にご相談ください。

【特長】
■学習用の正解データの作成（手作業）
■アルゴリズム設計（ディープラーニング）
■エッジデバイス実装

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

【その他の特長】
■ベトナム拠点を活用して安価でスピーディーに対応
■専用ツールにより効率化
■CNN等の様々なニューラルネットワークを設計
■エッジデバイス実装のための軽量化
■ニューラルネットワークをFPGA・マイコンへ実装
■アルゴリズムとデバイスに合ったアーキテクチャ設計

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問合下さい。

VisionPoseは、カメラ映像から人の骨格情報をリアルタイムに検出する、高精度な姿勢推定AIエンジンのSDK（ソフトウェア開発キット）です。
解析から得た骨格データは、用途やジャンルを問わず商用利用や研究・開発に利用できます。

■特長
・人体30キーポイントを最大60FPSでリアルタイムに検出可能※PCスペックで変動
・2台のカメラで3D推論（Standard）と、1台のカメラで3D推論（Single3D）に対応
・すぐに使える２つのアプリを標準添付
・商用利用を含め、用途に制限はありません
・SDKとして提供しており、C#/C++/Swiftでの開発が可能
・追加学習が可能 ※追加学習はオプションサービスで、実施には条件があります

■利用分野
・スポーツの運動解析
・医療／リハビリの歩行解析
・産業／工場内の作業者の作業解析
・ロボットの動作解析
・ネットワークカメラ（IPカメラ）の映像解析・監視
・動物の骨格検出、姿勢検知
・エンタメ向け簡易モーションキャプチャー（ゲーム、アバター操作）

EdgeCortix 社のソフトウエアフレームワークであるMERAは、パブリックpipリポジトリからインストールすることで、業界標準のフレームワークで開発した標準またはカスタムCNN（畳み込みニューラルネットワーク）をEdgeCortix SAKURA Alコプロセッサを含むヘテロジニアスなプラットフォームで、シームレスにコンパイルおよび実行することが可能です。MERAは、Apache TVMを搭載しており、SAKURAのDNA Alエンジンを用いて、ディープニューラルネットワークのグラフコンパイルと推論をシームレスに行うために シンプルなAPIを提供します。
また、プロファイリングツール、コードジェネレータ、ランタイムを提供し、簡単なキャリブレーションと量子化ステップを経て、事前学習済みのディープニューラルネットワークをデプロイすることができます。MERAは、PytorchやTensorflowliteなどの深層学習フレームワークで直接量子化されるモデルをサポートしています。

動画(ビデオ)解析の技術は、施設内の監視カメラをはじめ、モノづくりの
現場や交通情報分析など、さまざまな場所で活用されています。

近年は、AI(Artificial Intelligence：人工知能)を取り入れた新たな
動画解析の手法も登場しており、現場の監視業務や保全管理などに役立つと
期待されています。

本記事では、動画解析の仕組みや、AIを用いた新しい解析手法と活用例について
解説します。

※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。
　詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

国家インフラと政府機関は、我々の日常生活を支える不可欠なサービスを
提供する責任があります。

公共の安全とセキュリティ、治安維持と法律の執行は、今日の課題に対処
するために考慮しなければならない主要な側面です。

「Ipsotek」の優れたビデオ解析は、システムの効率と効果、セキュリティを
高め、パフォーマンスを向上する機能を提供します。

また性能は、周辺監視と敷地境界監視、そして複数の容疑者の同時追跡にまで
及びます。

【特長】
■アクセスコントロール
・侵入者と共連れ検知
・安全なオフィスとデータセンターでの仮想ゾーニング
・異常な運転をする車両の検出

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外部環境でARを精度良く行うためには点群の作成が必要ですが、通常は
ARGlassからのステレオ画像のみから点群を作る必要があるため、
点群の精度が低くなる場合があります。

そこで、既存のコンピュータグラフィックスとAIを活用することで、
高精度の点群生成が可能！

95％の精度で高解像度の3D点群を生成し、顧客のニーズに対応。
また、迅速なデータ処理により、リアルタイムでの3Dシーン再構築を実現します。

【技術詳細】
■幾何学的対応、カメラ幾何学、シーン幾何学を含むエピポーラ
　幾何学ベース多視点ステレオアルゴリズム
　・MVS
■正確な深度マップ生成のための深度推定ネットワーク
　・DenseDepthなど
■エンドツーエンドの視差マップ予測のためのステレオマッチングネットワーク
　・PSMNet、GCNetなど

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『Ipsotek』は、シナリオベースの画像解析において世界有数の、民間と
公共の両方の広範囲の要件をカバーするエキスパートです。

セキュリティの管理、インフラの安全性の維持、主要なエンターテイメント
イベントの監視、ビジネスプロセスの改善など、重要なグローバル
クライアントに革新的で顧客重視のソリューションを提供。

セキュリティと安全＆コンプライアンスの向上をはじめ、運営費の削減、
ビジネスインテリジェンスといったメリットがあります。

【主要な導入事例】
■カタール 2013年－国際空港
■UAE 2013年－国際空港
■サウジアラビア 2013年－内務省
■サウジアラビア 2014年－キング・アブドラ科学技術大学
■ロンドン 2009年－ロンドン・アイ
■ロンドン 2010年－ロンドン交通局

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『AI-Behavia』は、ネットワークカメラからの映像や録画映像から人物を
抽出し、AIを利用して骨格の位置を推定するAI行動推定システムです。

その骨格の形から現在の姿勢を推定し、時間軸を加えて人物の姿勢の変化、
行動をAIで解析。

色々な行動パターンを学習(ディープラーニング)させることにより、
転倒検知など、様々な行動を解析できます。

【特長】
■人間をオブジェクト(対象)として認識し動いても追いかける技術
■人物の骨格をAIで推定し、その骨格の位置関係から姿勢を推定
■姿勢の時系列の変化から行動をAIで解析

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当社では、AI映像分析システム「AI-EYE」とAI最適化プランニング
システム「A!-Planner」といったAIソリューションをご提供しております。

「AI-EYE」は、CCTVビデオに映る人や物を認識するシステムで、
ディープラーニング技術を利用したエンジンをビデオ予測システムに
適用して過去データの分析、リアルタイム異常監視、未来状況予測等に
応用できます。

また「A!-Planner」は、工程・作業・スケジューリングなどの業務を
AIにより最適化計画します。ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。

【ラインアップ】
■AI映像分析システム「AI-EYE」
■AI最適化プランニングシステム「A!-Planner」

※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。

歩行健診システム、異常振動監視システム

ネオリウム・テクノロジーでは、制御技術や機械学習を用いたモデルベース開発の支援を行っております。
本内容は、深層学習モデル「Transformer」や「LSTM」を用いた非線形制御対象の予測モデル構築と、高精度な画像認識（セマンティック・セグメンテーション）の2軸を行ったケースを紹介します。
時間遅れや複雑な非線形性をもつ制御対象に対して、時系列学習により将来の挙動を予測し、モデル化が困難な現象も扱えます。
また、画像認識では、Mask2Formerを用いたセグメンテーションにより、複雑な背景でも正確に対象を認識し、工業・自動運転分野にも応用可能です。
Python＋TensorFlow、PyTorchベースで、制御システム設計や実験データ分析との連携にも対応しています。

ご興味ある方は、弊社HPよりお問い合わせください。
https://www.neorium.co.jp/contact-us/

※説明動画がありますので、是非ご覧ください。

Garbage In, Garbage Out.
正しくないデータを学習したAIは使い物になりません。
事実、AI開発者は80%の時間をデータの整備に費やしていると言います。

最新の研究結果や最強のアルゴリズムを使えば何とかなる？
いいえ。データを軽んじては最強のAIも宝の持ち腐れです。

正常画像に紛れ込んだ見つけにくい不良を放置して学習したら
できあがるのは紛れ込んだ不良に似た特徴は検出しないAIであり、
それは期待したAIではありません。
人なら感覚的にわかることでも、AIは融通が利きません。

では、すべての正常画像をくまなくチェックして、
不良が確実に映っていないことを保証すればよいのでしょうか？
それができれば良いですが、途方もない時間と注意力が必要です。

Roxy AIは不適切なデータは紛れ込むものと考えます。
紛れ込んだ不適切なデータは取り除いて綺麗にすればよい。
Roxy AIではAIの学習プロセス全体を通してデータを綺麗にできます。

データを綺麗にし、AIが学習しやすい条件を整えます。