Home / 技術情報 / AI(Deep Learning) / [レポート] 国際画像機器展2017出展のご報告

[レポート] 国際画像機器展2017出展のご報告

2017年12月6日(水)~8日(金)にパシフィコ横浜にて開催された「国際画像機器展2017」に出展しました。
会期中は多く方に来場いただき、さまざまな情報交換をいたしました。ISPブースへお越しいただきました皆さん、ありがとうございました!
001_バナー
pic1
pic2

今回の展示内容を紹介いたします。

Deep Learningでの
歩きスマホ検出システム(初出展)

歩きスマホ検出システムの動画を参考出展しました。
カメラからの映像をAI/Deep Learning で解析し、歩きスマホ行動を検出するものです。
少量データ(約30人分)の学習で、78%の検出精度を実現しています。
 

pic3
pic4
 
当日の展示パネルと、デモの様子です。
歩きスマホをしている人は赤い矩形、普通の歩行者は青い矩形で示し、歩きスマホ行動を判別します。

コンクリートひび割れ検出エンジン
「ひびここ」

ひびここ

コンクリートを撮影した画像から、「ひび」を検出するデモを行いました。
壁の模様や汚れ、シミなどは区別し、ひびのみに反応を示します。
比較的少量のデータ(50-100枚程度)にて個々に異なる「ひび」を検出するようになり、環境に応じたカスタマイズも可能であることを、デモソフトウェアをもとにご案内しました。

pic6

カメラでの撮影画像とひび検出画像。
右下の穴や、オレンジ色の汚れには反応せず、「ひび」のみを検出します。
pic7

製造業向け外観検査ソフトウェア
gLupe

gLupe

Deep Learningにより不良品、異常・異物を検出するgLupe(ジールーペ)。
最大の特徴は、「少量の正常データのみで学習」が可能なことです。
データ収集のコストを大幅に削減し、スピーディーな導入が実現可能です。
また、正常データのみを学習するアプローチを採用していることにより、未知の異常も検出することが可能です。

展示会当日には、十数ほどの正常データを使ってその場で学習を行い、異常検知を実演しました。

032_sample

ISP AI×Robotics~ロボティクス分野への取り組み

ロボティクス分野への取り組みとして開発事例紹介と、「その場で学ぶロボット」のデモを行いました。

デモではParrot社の地上走行型ドローン「Jumping Sumo」を使い、ドローンに搭載されたカメラ画像から認識ターゲットをその場で学習させ、物体検出・判別を行い、その結果に応じて「前進」「後退」など、ドローンの動作を遠隔制御するものです。

ISP_Panel_Robotics_outline

お問い合わせ

製品、技術、また、展示内容に関するお問い合わせは、以下より受け付けております。
ai-contact@isp.co.jp
03-5489-0232
【担当】
歩きスマホ検出・ひびここ担当:清水・平河(しみず・ひらかわ)
gLupe担当:井上・村瀬(いのうえ・むらせ)
ロボティクス担当:井上・久保(いのうえ・くぼ)

●関連リンク
システム計画研究所 人工知能事業紹介ページ
システム計画研究所 人工知能関連プロダクト紹介ページ
YouTube 製造業向け外観検査ソフトウェアgLupeデモンストレーション動画
YouTube 仮想環境で学習するロボット

Comments Closed

Scroll To Top