Accelerating Deep Learning
KESCOのディープラーニングソリューションについて

弊社では、クラウドコピューティングなどを利用せずに、組み込み用プラットフォームでディープラーニングを実現するための高速画像認識ライブラリをご提供します。
以下に掲載した技術の融合、及びARMR向けの最適化技術によって、パフォーマンスの飛躍的な向上を実現させます!
 コンピュータビジョン(CV)やDeep Neural Network(DNN)
 CNN(Convolutional Neural Network)
 RNN (Recurrent Neural Network)
 
 《組み込み対象機器の例》
 ADAS (先進運転支援システム)
 マシンビジョン
 ロボット / ドローン
 監視カメラ
 モバイルアプリ
 など、様々な組み込み機器

「コンピュータビジョンやディープラーニングで解決できるかもしれない」と思われたら、是非お声がけください。
KESCOなら、お客様のユースケースによってベストな提案を行うことができます。
ニューラルネットワークの開発、アーキテクチャの最適化、及び 組み込みデバイスの設計開発から製品化まで受託します。精度、性能をアルゴリズム面だけでなく、ハードウェアからも追及します。
バンフレットのダウンロードはここをクリック!

利用目的は無限大! 分野を選びません! 以下には、特徴的な事例を紹介しています。

人、動物、植物などのあらゆる物体認識


スマートフォンのカメラで撮影し、スマートフォンアプリで物体認識した結果を表示。クラウドを含む外部処理は一切不要(通信不要)。

モバイルショッピング支援:撮影したもののスペックなどを表示し、膨大な種類の陳列商品のどれかを特定。


顔認識では、学習された各個人を特定。

人を認識し、リアルタイムに人数をカウント。

  
顔の基準点を探し、そこから顔の向きを検出し、視線の方向を予測。例えば、わき見運転、居眠り運転の防止に利用。
ページトップへ

人、動物などの行動・振る舞い認識


人の関節位置を認識し、行動・振る舞いを学習させて検出。

行動・振る舞い検出結果。            人の動線を把握
ページトップへ

店舗、公共施設、介護などの防犯・監視


値札を確認中。      興味を示している。       迷っている。         興味無し。            盗んだかも。


正常                  異常
銀行ATMの監視:一定期間の監視画像を正常なシーンとして学習させ、それ以外のシーンを全て異常なシーンとして検出。

プラントのような複雑な設備の発煙・発火などの異常シーンを認識して事前予知。

  
鉄道施設の監視:ホームやエスカレータ、階段からの転落や、車内での異常行動などを認識。

   
病院・介護への利用:病室での異常、介護施設内の姿勢(ポーズ)や行動を認識。
ページトップへ

生産・製造ラインなどの外観検査(異物混入)、分類

 
ラインで人が行っている目視検査などは、ライン監視カメラによる撮影画像から自動判定が可能。人依存の作業を自動認識に置換。

基板の部品アセンブリ検査。

 
上図のようなりんごの欠陥を検出し、学習を行うことで区別を可能にし、「良いりんご」と「悪いりんご」を分類。

食品などの異物混入検査。
ページトップへ

熟練者・専門家しか判断できない判定の自動化


道路や構造物のクラック検出:ピクセルレベル分類の技術により、検出しにくい複雑な模様を持つキズやヒビ等の欠陥にも有効。

錆の検出、錆レベルの判定。

塗装ムラや微細な傷の検出。
ページトップへ

ADASへの利用:障害物認識例


ステレオカメラの入力を基にコンピュータビジョンで物体を検出し、ディープラーニングでその物体を認識。

Segnetの手法で、ディープラーニングを使ったピクセルレベルの分類によって、あらゆる物体の認識が可能。
ページトップへ

ドローンへの利用:地上の物体やシーンの認識


ピクセルレベルの分類により、地上の道路、車両、植物や森林といった様々な物体や変化を認識。

橋脚のような高所の危険個所の外観検査。

農業での作物の成長状況、健康状態などを認識。害となる生物の検出。
ページトップへ

画像認識だけではありません!ディープラーニングの利用実現範囲は 音声、言語、センサーなどの分野でも!

例えば、専門家しか判定できない定性的な事象と実際の測定データとの関連付け。

ページトップへ

リンク

UncannyCV    
UncannyDL    
Uncanny Vision Pvt Ltd    
  • 製品概要
  • 問い合わせ