AI(人工知能)

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AI(人工知能)実績一覧

AI(人工知能)システム開発

AI(人工知能)システム開発

- さらなる、人類の進化へ -
ディープラーニング(Deep Learning)の最新技術(VAE,CNN,R-CNN,LSTM)を使った様々な最新の人工知能システムを開発しています。

具体的には、画像認識、映像解析、行動解析、ジェスチャー認識などの開発を行っています。

スマートグラスやARグラスを利用した物体認識技術なども開発を進めています。
工場内作業、組み立てシミュレーション、トレーニングやリハビリ、教育、医療分野などへの応用が可能です。

 
 
 

AI(人工知能)システム開発


 ディープラーニング(Deep Learning)やニューラルネットワークなどを利用した様々な人工知能システムの開発を行っています。具体的には、物体認識や人体検出、行動解析などを行っています。また、ディープラーニング(Deep Learning)に必要な教師データの自動作成も行い、一貫した人工知能システムの開発を行っています。

 

【開発実績例】

 ■AI(人工知能)を使ったシステム

  ・人工知能を使った個別物体(個別商品)認識

  ・個別物体認識AIエンジンを組み込んだ世界初のAIサーネージ「ARIA(アリア)」の開発・販売

  ・人工知能を使った人の行動認識、行動解析、今後は行動予測まで開発予定

  ・人工知能を使った検品システムの開発(商品の汚れ検知、ネジや部品の組み付けミス検知)

  ・人工知能を組み込んだVR(仮想現実)システム/MR(複合現実)システムの開発
  ・リアルな疑似体験型3Dシミュレーションシステムの開発
  ・Deep Learning(深層学習)、Neural Network、機械学習(Machine Learning)
  ・人工知能を利用した画像認識、映像認識システムの開発
  ・人工知能を利用したヒューマンインタフェースシステムの開発
  ・カメラ映像から人の動きを捉えて、動きのパターンを自動学習・記憶
  ・ニューラルネットワークを使った動作パターンの認識・学習

  ・人工知能(機械学習)を組み込んだVRシステム開発(Oculus VR / HTC VIVE+ KinectV2)

   バーチャル空間内でのユーザーの動きを自動的に学習(機械学習)して、

   標準的なの動作パターンを自動認識します。

   そして、その動作パターンをもとに、個々の利用者のバーチャル空間内での動きを判断して

   標準的な動きでない場合は、バーチャル空間内でアラームを出して知らせることができます。
   トレーニングやリハビリ、作業訓練などでの応用が可能になってきます。

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■ AIによる複数人のボーン検出を行う「VisionPose」︎を開発

 

ヒートマップ解析によるジョイント検出およびグループ化技術を応用したボーン検出システム

VisionPose」を開発しました。OpenPoseを超えるフレームレートが出ています。
今後、更にこのシステムにカメラのみで深度もとれる機能を組み込み、

販売中止になったKinectの代りにWEBカメラ(RGBカメラ)のみで

・複数人のボーン(骨格)情報

・深度情報

が取得可能な「VisionPose」を提供していく予定です。


VisionPose」での複数人深度検出の風景です。

 

また、スマホ上(CoreMLなど)でも動作できるようにモデルの軽量化(Knowledge Distillation)を行い

軽量高速化を図っています。クラウド上からのサービスも検討中です。

 

◆VisionPoseの良いところは?

①深度センサーなしで人の骨格情報を捉えることができる

WEBカメラのみで骨格情報を抽出可能ため、従来よりお手軽に骨格検出を行うことができます。

②複数人の骨格抽出に長けている

一回の処理で複数人まとめて、骨格の検出が可能なため、人が増えても処理時間が一定です。

類似品よりも複数人の骨格抽出にかけては処理時間が上回ります。

③深度測定にも対応

ステレオカメラ(WEBカメラ2台)を使用して深度を測定することができます。

④用途制限なく、できるだけお求めやすい価格で提供予定。

利用用途に応じて様々なライセンスでの提供を予定しています。

⑤SDKとして提供予定なため、使いやすい。
KinectのSDKに近いインターフェースで提供予定で、Kinectを使っている方にとって
プログラムが作りやすい形で提供します。

⑥赤外線を使用しないため、屋外での使用がしやすい。

Kinectでは難しかった屋外での利用も可能です。(太陽光に影響されません)

⑦一度に骨格を抽出できるMAX人数の制限がない。(Kinectは6人まで)

カメラに映る範囲は抽出できます。

⑧Cloud上やEdge上でも動作させる予定

スマホなどのEdge上でも動作できるようにモデルの軽量・高速化を行っています。

 

◆類似製品とは何が違うの?

・別のアルゴリズムを使用しているため、ニューラルネットワークの構造が違います。
・関節のつながりを検出する仕組みが違います。
・用途制限なく、お求めやすい価格で提供予定。
・複数人の骨格抽出に長けています。
・深度測定に対応します。

・スマホなどのEdge上でも動作予定です。(開発中)


以下は、VisionPoseの開発に至る経緯をまとめた開発秘話になります。

AIによる複数人のボーン検出を行う「VisionPose」の開発秘話

 

■ Deep Learning用の教師データ作成(手に持った物体の学習)

 

AI(DeepLearning)によるWEBカメラを通した教師データ作成風景です。
学習は、WEBカメラの前で商品を手に取り、くるくる回して学習させます。

その後、WEBカメラの前に商品を見せると、その商品が何であるかが判読できるようになります。
簡単ですが応用範囲は広く、非常に強力なアプローチです。 

 
 

■ AI(人工知能)による物体認識を組み込んだVirtualFashionの変身例

 

DeepLearning(ディープラーニング)を使って、ユーザーの持っている物(商品)を自動認識し、

その物(商品)に合わせて変身することができるVirtualFashionのデモです。
この応用例として、ARサイネージ「Kinesys(キネシス)」に組み込んで、子供たちの手にした

おもちゃを自動認識して、子供がアニメヒーローに変身して高揚感を盛り上げたり、大人の女性の

お客様が被っている麦わら帽子に合った服のコーディネイト提案ができるAIサイネージ

「ARIA(アリア)」を開発・販売していく予定です。

(2017年10月販売予定)

世界初の物体認識人工知能搭載AIサイネージシステム「ARIA(アリア)」

 

■MS HoloLensを使ったAI検査システムのデモの様子

 

MS HoloLensを使って商品を見て、正しくネジ止めされているかなどを検査するシステムのデモです。

これを応用することで検査作業だけでなく、保守点検や製造分野にも応用できそうです。

今後は、様々なスマートデバイスでもできるようにしていきたいと思います。

 

■Deep Learning(ディープラーニング)を使った商品の異常検知システム

 

AI(Deep Learning)を使って、商品のキズや汚れを自動的に検知するシステムです。

これを使えば、どんな商品の小さなキズや汚れも自動的に検知することが可能です。

キズや汚れの場所や大きさは関係なく、検知することが可能です。

 

■ Deep Learning(ディープラーニング)を使った人の定型作業の見える化

 

DeepLearning(ディープラーニング)を使った人の定型作業の見える化です。

工場現場などの人の定型作業を見える化するうえでこれまで不可能だった強力なアプローチになります。

ディープラーニングで、ネックになるのは教師データを準備することですが、ここで必要なデータは
定点カメラの動画だけです。

分類にかかる時間は、独自ツールを使って5000枚の4時間程の時間になります。

 

 

■ Deep Learning(ディープラーニング)をINDUSTRY4.0へ

VR/MRとDeep Learning(深層学習)を駆使して、INDUSTRY4.0システムの開発も行います。
様々なセンサーやカメラを駆使して、新たな工業システムの開発をご支援します。 人工知能を使ったINDUSTRY4.0

 

 

■ Deep Learning(ディープラーニング)を在庫管理・物流管理へ

Deep Learning(深層学習)を使った物体認識、行動解析、モーション解析などのシステム開発を行います。

スマートグラスやARグラス(MS HoloLens)と組み合わせて、新たな物流管理や在庫管理などへの応用が期待されます。

Deep Learningを使った在庫管理・物流管理

 
 
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