2017年7月19日(水)~21日(金)に、東京ビッグサイトにて開催された「第9回インフラ検査・維持管理展(メンテナンス・レジリエンス2017 内)」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!
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![pic02](https://i0.wp.com/wazalabo.com/wp-content/uploads/2017/08/pic02.jpg?resize=400%2C329)
今回展示した製品・技術をまとめて報告します。
コンクリートのひび割れ検出エンジン
「ひびここ」
コンクリートひび割れ検出エンジン「ひびここ」は、カメラ画像からコンクリートのひび割れを自動検出するエンジンです。
ひび検出の仕組みにはDeep Learningを応用しています。様々な壁のテクスチャにも対応し、「壁の模様」や「コンクリートのスジ」の誤検出を抑え、高精度でのひび検出を実現します。
会場では、コンクリートを模したパネルをその場で撮影し、ひび検出が行われる様子をデモ展示しました。
![pic03](https://i0.wp.com/wazalabo.com/wp-content/uploads/2017/08/pic03.jpg?resize=400%2C326)
![pic04](https://i0.wp.com/wazalabo.com/wp-content/uploads/2017/08/pic04.jpg?resize=400%2C326)
コンクリートをデジカメで撮影し、ひび検出を実演しました。
製造業向け外観検査ソフトウェア
「gLupe」
![pic05](https://i0.wp.com/wazalabo.com/wp-content/uploads/2017/08/pic05-300x124.gif?resize=300%2C124)
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。
会場では数枚の正常データをその場で学習し、異常検知を実演しました。
![pic06](https://i0.wp.com/wazalabo.com/wp-content/uploads/2017/08/pic06.jpg?resize=400%2C307)
![pic07](https://i0.wp.com/wazalabo.com/wp-content/uploads/2017/08/pic07.jpg?resize=400%2C307)
簡単な画面操作で、Deep Learningによる異常検知を試すことが可能です。
監視カメラソリューション向けAIエンジン
「SENLI」
![pic08](https://i0.wp.com/wazalabo.com/wp-content/uploads/2017/08/pic08.gif?resize=359%2C176)
監視カメラソリューション向けAIエンジンSENLI(センリ)は、監視カメラ映像を自動解析する人工知能を搭載したエンジンです。
カメラ映像より、数枚の「定常状態」を学習させることで、不審者の侵入、異物の置き去りなど、状態の変化をリアルタイムに検知します。
会場では、定常状態の学習と、カバンを対象とした置き去り検知のデモを行いました。
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。
event-contact@isp.co.jp
03-5489-0232
担当:清水・井上(しみず・いのうえ)
●関連リンク
システム計画研究所 AIシステム事業紹介ページ
プレスリリース ひびここの発表
プレスリリース gLupe評価版のバンドル販売開始
プレスリリース SENLIの発表
YouTube SENLIでの侵入検知動画
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