物体検知
物体検知は、人工知能(AI)技術を用いて、画像やビデオ内の物体を識別し、位置を特定する技術です。
属性検知
属性検知は、人工知能(AI)技術を用いて、画像やビデオ内の物体や人物に関連する特定の特徴や属性を識別し、分析するプロセスです。
コンテナダメージ検知
コンテナダメージ検知は、人工知能(AI)技術を用いて、コンテナのダメージをリアルタイムで検出することができる自動検出アプリケーションです。
物体検知
この技術は、デジタル画像処理と機械学習の進歩により急速に発展しています。物体検知AIは、画像内の物体の「何か」(クラス分類)と「どこにあるか」(物体の位置または境界ボックス)を同時に認識します。
物体検知AIは、セキュリティ監視、自動運転車、医療画像分析、小売業の顧客分析、スマートファームなど、さまざまな分野で応用されています。
監視カメラの映像から不審者を検出したり、街角の写真から交通標識を認識したり、MRI画像から病変部位を特定したりすることができます。
属性検知
この技術は、物体検知や顔認識の一歩進んだ応用形態であり、物体や人物が持つより詳細な情報を把握することを可能にします。例えば、人物の年齢、性別、表情、衣服の種類や色、アクセサリーなどの特徴を認識し、分類することができます。
小売業では、顧客の属性データを分析してパーソナライズされたショッピング体験を提供することができます。
セキュリティ分野では、監視カメラの映像から特定の人物や物体の属性を識別し、セキュリティ上の脅威を特定するのに役立ちます。
交通管理システムでは、車両の種類や色を識別して交通流を分析し、交通渋滞の緩和策を立案するのに使用されます。
ソーシャルメディアの画像分析やヘルスケア分野での患者監視にも応用されています。
コンテナダメージ検知
この技術は、コンテナのダメージをリアルタイムで検出することで効率的で正確なチェックが可能です。従来の目視確認に比べ、作業が標準化され、人的ミスが低減されることで作業負担が減少します。人の判断が不可欠であった作業の代行や支援を担い柔軟な労働条件や働き方の提供に貢献しています。
利用技術
主な技術として、物体検出タスクにおけるディープラーニングモデルを活用する。
アルゴリズムは、YOLO(Object Detection)を使用する。
YOLOとは、推論速度が他のモデルより高速な物体検出アルゴリズムの1つです。
特徴として物体の位置とクラスを同時に予測し高速でリアルタイム性のある検出が可能。
コンテナダメージ自動検出アプリケーション
人工知能(AI)技術を用いた天井カメラでコンテナを撮影し、ダメージを検出します。
検知されたダメージは専用端末に送られ、画像で確認することができます。
連携システムの紹介
物体検知を用いて、人の検知から領域内の混雑を検知、領域への侵入検知機能を備えたシステムとなります。また、属性検知を用いた機能も備えています。