自動運転の障害物認識とは？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

・NVIDIA Jetson AGX Thor搭載、 最大 2070 TFLOPS (FP4)
・1xQSFP28 (4x25GbE)
・1x5GbE、4xUSB 3.2、1xM.2 AEキー(Wi-Fi)、1xM.2 Bキー(LTE)に対応
・生成AIの幅広いニーズに応える大規模AIモデルの活用

※詳しくはPDF(英語版)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

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■このようなニーズにお応えします。
・技術戦略立案や開発にあたって、世界最先端の技術レベルがどのようなものかを幅広く調査して欲しい。
・実現したい機能や要求にマッチした技術を、複数の論文を探して比較検討して欲しい。
・気になる論文があり、実際のビジネスで活用可能かを調査・実装の上で評価して欲しい。
・論文で提供されていないプログラム（学習・推論スクリプト等）を論文をベースに作成して欲しい。
・論文ではTensorFlowで実装されているものを、PyTorchで動作するように作り変えて欲しい。

■サービスの特長
１．フルカスタムによる対応
調査のみ、実装のみなど、目的やご予算に応じて柔軟な対応が可能。
目的に沿った調査・評価項目を検討し、各論文を比較検討できる比較表、
調査結果の分析や考察など、社内での報告や共有に活用可能なレポートを作成します。
２．エンジニアリング力
最先端の海外論文調査・実装が得意な高い英語力を有するエンジニアが多数在籍。
３．信頼の実績
大手企業の研究開発部門からも多くの依頼があり、研究開発のアウトソース先として技術面、品質面で高い評価を得ています。

『Rist画像AI研究委託サービス』は、企業の製品・サービス開発やR&D部門向けに画像AI開発をまるごと受託するサービスです。これまで自社技術のみだけでは実現できなかった案件や長年解決できなかった技術的課題を解決できる可能性があります。

【AI開発事例：情報の距離を最適化する行列を学習する深層距離学習AIモデルの適用】
■20000クラス分類にあたり顔認証などに適用される深層距離学習（Metric Learning）を選定
■Metric Learningモデルにより特徴量を登録→入力画像の特徴量と比較することで分類を行う
■適用できそうな事例：顔認証、店舗商品分類、良品学習　等

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「SoftNeuro」は、世界最速級のディープラーニング推論エンジンです。
主要なディープラーニング・フレームワークを用いて行われた学習結果を活用して、エッジデバイスなどの様々な環境上で高速な処理を実行します。
また、汎用的な推論エンジンであるため、画像認識だけでなく、音声認識やテキスト解析等にも利用可能です。
単体でライセンス提供することもできますが、モルフォの既存の画像向け認識エンジン「Morpho Deep Recognizer」等に組み込むことで、それら既存エンジンの更なる高速化が実現可能です。

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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ハードウェアのスペック向上とともに、AI（人工知能）へのニーズは日増しに高まっており、従来のルールベースによるAIや、応用技術であるRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）から、ディープラーニング（深層学習）へとニーズは移りつつあります。
実現には大量の学習データ（教師データ）の準備が必要不可欠ですが、「AI向け画像アノテーション」サービスでは、高品質・低価格のアノテーションサービスをご提供いたします。

巨大な深層学習ネットワークを学習するのにGPUメモリが足りないという
問題がある一方、GPUはHDDやDRAMに比べて高価であり拡張が困難です。

その他のHWを利用することで単一GPUのみでの巨大なネットワークの
学習を実現！

【技術詳細】
■CUDA Unified Memoryを利用したデータのHDDへの転送
　・ユーザーが転送を意識することなくGPUメモリのデータを
　　Hostメモリへ転送可能
　・Nvidia Driverを拡張することで、Hostメモリが不足した際に
　　HDDへデータを転送する技術を実装
■計算グラフの解析
　・必要なデータのみをGPUに残し、他はHostメモリ、ストレージに移行、
　　計算が必要になりそうなタイミングでGPUに転送する技術の開発

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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．

当社では、本社を構えるベトナムにて、アノテーション専用チームが
貴社の人工知能用のデータ作成をご支援いたします。

当社には優秀なAIチームがあり、どういうデータを集めるべきか、
どういうルールでアノテーションをするべきかを提案することが可能です。

データ収集からアノテーション、モデル作りまでワンストップソリューションを
ご提供いたします。

【こだわり】
■プロフェッショナルAIチームがあり、コンサルティングも可能
■手頃な価格
■独自のツール

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当社では、お客様の各種データが対応可能な『Annotation Platform』を
ご提供いたします。

多種多様のモジュールがあり、お客様ニーズによって、モジュール一部
OR全部利用・配置可能です。
ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。

【機能】
■データ管理：upload、download、preview
■ラベル管理：データセットラベル管理
■可視化：見る、聞く、読む
■連続伝送：Webブラウザでも大データ伝送可能
■MD5重複処理：重複データ較正、削除処理可能
■自動annotation：予測識別でannotation（一部）

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当社で研究開発している『3次元AIモデル』の特長や技術について
ご紹介いたします。

開発された「3次元形状認識AIモデル」は、形状の特長を認識し指定された
グループに分類する「形状分類」、複数の形状の特長を比較しそれらの
類似性を判断する「形状類推」、複数の形状の特長を混合し新しい形状を
生成する「形状合成」などの機能に応用できます。

ご用命の際は、当社へお気軽にご相談ください。

【特長】
■可変のネットワーク構造を畳み込むことを可能にし、
　それにより効率的に3次元形状をAIに認識させることができる
■形状分類、形状類推、形状合成などの機能に応用可能

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機械学習を用いた画像認識において、必要となる大量の教師データをいかに集めるかは、多くの企業で課題とされているようです。
シリコンスタジオでは、顔認識にご活用いただける人物（顔・表情）認識用CG生成ソリューションをご提供しています。
『Avatar Generator』は、あらゆる環境における人物の顔、表情、髪型、年齢など自在に変更して生成できるツールです。
パラメーターで自由に調整できるため、ほぼ無限のバリエーションの顔が作成できます。

想定している教師データとしての活用用途は以下の通りです。
- ドライビングモニタに利用し、居眠りを検出
- 人物の顔を瞬時に判断し、顔認証による入退室管理（規定に応じての警備や防犯にも）
- 監視カメラの映像から、犯罪者画像との照会

何ができるのか？何が必要なのか？産業利用を考える人のための
人工知能・機械学習・ディープラーニング関連技術とその活用

◎人工知能とは？機械学習とは？ディープラーニングとは？◎
教師あり学習・教師なし学習・強化学習・NN（ニューラルネットワーク）とは？ディープラーニングは何がすごいのか？話題の囲碁（AlphaGo）の戦略とは？各技術の基本をしっかり押さえる！

◎画像認識・音声認識・自然言語処理・・・各分野の詳細も解説◎

◎人工知能を利用する！何か必要？データの扱い方は？どんなツールがある？実装の方法は？◎
人工知能を活用するには何が必要になるのか？R　Python　Spark・・オープンソースの種類からCaffeやChainer等ディープラーニング関連ツール実装方法まで解説！

◎人工知能をめぐる問題点も解説！法規制の動向は？シンギュラリティは起こるのか？◎

◎どんな産業分野に応用が見いだせるのか？？◎
自動運転へのディープラーニングの応用や創薬・医療診断における人工知能、ロボットにおける活用や外観検査・材料開発・エネルギーに至るまで産業に与えるインパクトを解説！

【Annotation Oneとは】
『Annotation One(アノテーションワン)』では、教師データ(学習データ/教師画像)の要件定義といったコンサルティング業務から、教師データ作成、AI用の元データ作成、AIモデルの継続的な精度向上を低コストで行うことを目的とした再学習運用体制構築までを一気通貫にサポートしております。

【アノテーションサービスの特長】
■高品質：自社でのAI開発ノウハウや専属チームに蓄積したアノテーションの知見を生かし品質の高いデータを作成
■高セキュリティ：データは全て暗号化した状態でクラウド上で管理/共有、物理的セキュリティ（有人監視/顔認証による作業者管理）も徹底
■契約内容：データの著作権は発注企業に譲渡、瑕疵担保期間の設定も可能

Annotation Oneにはアノテーションサービスの他、AIプロジェクトを一気通貫でサポートさせていただくサービスをご用意しております。
詳しくはPDF資料をダウンロードしていただくか、お気軽にお問合せください。

『スマートX-rayシステム』は、AIによってX線検査装置の映像から危険物を
検知するシステムです。

包丁、ナイフ、カッターなどの刀剣類や銃器類など危険物5品目、ペットボトル、
紙パックや缶などの飲料水など液体類5000品目を検知することが可能。

危険物検出による目視判別の補助で保安検査員の負担を軽減します。

また、検出を自動で行えるため、保安検査業務の正確性と効率性が
向上することが期待されます。

【特長】
■ディープラーニングによる映像認識
■空港での手荷物検査をAIで検知
■保安検査業務での機内持ち込み禁止品の検知漏れを防ぐ
■保安検査業務における検査員の熟練度による検知精度の差異を解消
■旅客数増加とX線検査要員不足による保安検査待ち時間の増加を解消

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『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。

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。

AI技術が日々進化しており、AI技術を用いた製品やサービスが生活や社会、経済に及ぼす影響は大きくなってきています。
AI化の需要が高まる中で、現時点ではAIの品質安全保証に関する規格や基準は検討・策定中であり、品質・安全を保証するには十分な状況ではありません。

そのような開発課題を「SEAMSガイドライン」はサポートします。

※AIビジネスのマッチングを提供する場であるデル・テクノロジーズ株式会社主催のDell de AI "デル邂逅（であい）"セミナーvol.2に弊社社員が登壇いたしました。
弊社社員のセミナー内容は、「AI搭載システムの品質安全保証のポイント ～AI技術進展の半歩先～」であり、「SEAMSガイドライン」のお話もさせていただきました。
下記URLより無料参加申込可能（2023年4月15日まで）
https://v2.nex-pro.com/campaign/38795/apply

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。

陳　延偉　立命館大学　情報理工学部　メディア情報学科　教授（工学博士）

＜著者略暦＞
　1985年　神戸大学工学部卒業
　1987年　大阪大学大学院工学研究科博士前期課程修了　工学修士
　1990年　大阪大学大学院工学研究科博士後期課程修了　工学博士
　1991年　（財）レーザー技術総合研究所　研究員
　1994年　琉球大学工学部電気電子工学科　講師
　1996年　琉球大学工学部電気電子工学科　助教授
　2003年　琉球大学工学部電気電子工学科　教授
　2004年　立命館大学情報理工学部メディア情報学科　教授

＜刊行日＞2007年10月16日
＜定 価＞52,290円（税込）
＜体 裁＞　B5判　ハードカバー　約156頁

『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/

「AIR-520」は、Phison社(本社：台湾)の特許技術である大量のデータをエッジで効率的に処理するためのAIシステム「aiDAPTIV+」 に対応したエッジAIサーバーです。

AMD EPYC 7003シリーズプロセッサ、SQ ai100 AI SSD、NVIDIA GPUカードなど高性能のハードウェアに加え、開発を支援するツール「AIR-520 for Gen AI Applications」と「NVIDIA AI Enterprise」を提供することで迅速な運用を実現します。

「AIR-520」は、システム規模やアプリケーションに合わせて、“L13B”、“L33B”、“L70B”、“L70B Plus”の 4モデルをラインナップしました。

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。

書籍【WS256】『独立成分分析法(ICA)のパターン認識・
画像処理への応用とMATLABシミュレーション』【弊社指定外商品】

■□■書籍内容■□■

情報化社会において、「画像」というメディアはますます注目される
ようになっている。計算機に人間のような極めて柔軟かつ信頼性の高い
画像処理・認識・理解を行わせるためには、人間の持つ視覚情報処理能力と
学習能力や適応能力などを融合した、新しい画像処理法が必要である。

本書では、近年新しい多次元信号解析法として注目されている
独立成分分析法(ICA)を用いたパターン認識と画像処理について解説する。
ICAは、独立な信号が重なり合った混合信号をいくつかの異なる条件で観測し、
それを基に独立な原信号を分離する問題として定式化される。一方、
ICAを用いて画像から互いに独立に発生する特徴などを抽出することによって、
画像を効率良く表現することができる。また、従来のフーリエ変換や
wavelet変換などに比べると、画像に適した基底関数を抽出できるので、
柔軟かつ信頼性の高い画像処理・認識・理解ができる。

『FRANKA RESEARCH 3』は、高い安全性を有する先端のAIとロボティクス
研究のためのプラットフォームです。

世界最高水準の力覚ロボットシステムで、使いやすいロボット機能だけでなく
ロボットの制御や学習機能への簡単なアクセスにより、研究者の能力を向上。

アームは7つの関節全てにトルクセンサを搭載し、敏感で俊敏な反応が可能です。

【特長】
■ROS（Robot Operating System）対応
■簡単ダイレクトティーチング
■高い安全性
■繰り返し精度：±0.1m
■可搬重量：3kg
■リーチ長：855mm

※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。

「DNN高速化サービス」は、お客様からDNNモデル、学習データ、精度評価指標などをお預かりして、目標の処理性能・推論精度を満たすDNNモデルを提供するエンジニアリングサービスです。
大規模・高精度なDNNモデルをスペックが非力な組込みシステムに実装する場合など、処理性能と推論精度のトレードオフの課題解決にご活用下さい。

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

※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。

当社で取り扱っている『LIPSense 3D Body Pose SDK 6.0』について
ご紹介いたします。

複数人の骨格と指の追跡を実現。工業、商業、ゲーム用途に
使用される製品です。

ご用命の際は当社へお気軽にご連絡ください。

【特長】
■3D深度カメラ
■関節の全身骨格トラッキング
■43人が追跡中
■両手の骨格追跡の結合
■スイングとよろめき動作
■統合と高速化のためのAPIラッパー

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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

※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。

当社では、エッジデバイスへのAIソリューションの提案例として、Raspberry Pi3上で動作するDeep Learningを用いたアプリケーションシステムを構築しました。

Embedded Technology West 2017／組込み総合技術展 関西では、PiCameraを使用した、似ている芸能人判定アプリの技術デモを行いました。

これからの様々なニーズと汎用性を想定し、既存の学習済みモデルを使用せず、DeepLearningフレームワークを使用し、AWS上でフルスクラッチで作成しました。
お客様の想定する組込み機器上にも柔軟に対応し、制御する技術とアイデアをご提供します。

※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。

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/

『Facekitモジュール』は、FX3アイトラッカーにヘッドトラッキング、
まぶたトラッキングを追加するアドオンソフトウェアです。

視線データの計測と同時に被験者の顔の向き、頭の角度や
まぶたの開き具合を計測。

メガネやサングラスをしていても問題ありません。
しかもFacekitのための特別なキャリブレーションは不要です。

【特長】
■被験者の頭の位置と角度の6自由度を非接触で計測
■被験者のまぶたの開き具合を0〜100%で計測
■いかなるキャリブレーションも不要
■ロストからの復帰も高速

※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。

『Noel Spec』は、ディープラーニングの開発環境を
ご要望にあわせて提供するAI向けワークステーションです。

ディープラーニングとは、人が自然に行うタスクを
コンピューターに学習させる機械学習の手法の1つ。

AI(人工知能)の急速な発展を支える技術であり、
その進歩により様々な分野への実用化が進んでおります。

【実用例】
■画像認識(医療の画像診断、顔認識)
■音声認識(スマートスピーカー)
■自然言語処理(自動翻訳)
■ロボットによる異常検知(自動運転、製造現場)

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当社では、機械学習と深層学習を活用した、人工知能に関連する
サービスと開発ソリューションをご提供いたします。

ベトナム語のリアルタイム自動音声認識システムや、オブジェクト認識、
ソシアルリスニングツールなど、様々なシステムを開発しております。

ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。

【開発実績】
■音声認識
■スマートスピーカー
■メーターデータ抽出
■お札認識
■交通監視システム
■棚割の推薦

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お問い合わせください。