【2018年1月15日追記あり】
こんにちは。ネクストシステムの田中です。
昨日はハッピーハロウィンでしたね。
私も気合を入れて、『ネクストシステムの広報担当田中』の仮装をしてみました。
・・・。
話は変わりまして、
最近ネクストシステムでは、AI（人工知能）方面の研究・開発が活発化しています。
特に物体認識や行動認識の分野を中心に研究していますが、ここ３ヶ月ほどでデモ開発したものをまとめてみました。
DeepLearningによる人の提携作業の見える化デモ
DeepLearning（深層学習）を使った人の定型作業の見える化をするデモです。
決まった作業が多い上に正確性が求められる工場作業など、人の定型作業を見える化するうえで 強力なアプローチになりそうですよね。
ネックになるのは正誤を判断するための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。
物体認識による仮想試着『Virtual Fashion』
AI（人工知能）を使って、ユーザーの持っている物を認識し、その物に合わせて変身することができる物体認識を利用したVirtual Fashionのデモです。
今後、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認識して、子供がヒーローに変身して高揚感を盛り上げたり、お客様の被った帽子に合った服のコーディネート提案ができる物体認識を利用したAIサイネージを開発中です。
前回の動画から１ヶ月・・・ 更に学習を積み、 3DCGモデルを一新！進化したVirtual Fashionをお楽しみください。
■現VirtualFashionのまとめはこちら！
Deep Learningを使った検品システムのデモ
もう人間の目だけでの検品とはオサラバ！ DeepLearning（深層学習）を使った検品システムのデモを作ってみました。
これがホロレンズやスマートグラスで見れたらさらに素敵ですよね 0^^
【HoloLens ver.】DeepLearning（深層学習）を使った検品システム
・・・というわけで！
早すぎるフラグ回収ですが、上記の『DeepLearning（深層学習）を使った検品システムのデモ』動画を手軽に使えるようにするべく、ホロレンズに組み込んでみました 0！
特定のネジをつけ忘れると、HoloLens上で検知されるようになっています。
まだ揺れると精度が下がるため固定で撮影しており、少々HoloLens感は薄めですが、
もっと学習を積めば更に精度は上がります！
現在、揺れに耐えられるよう絶賛開発中なので、続報をお楽しみに^^
特化型AIの力を借りて、より正確な検品ができる未来も夢じゃないですね！
Deep Learning（深層学習）を使った異常検知システムのデモ
『品質管理の際、人間の目では見逃してしまう小さな傷を検知して社員の負担を減らしたい・・・』
そんな多分どこかにいる工場長の想いに答えてDeep Learning（深層学習）を使った異常検知システムのデモを作ってみました！
つまり、物体に表面的な異常があった場合に、どこに異常があるか検知することができるシステムなんですよ。品質管理なんかにはぴったりですよね。
ちなみに以前紹介した『Deep Learning（深層学習）を使った検品システムのデモ』と違うところは、
検品システムが【決まった箇所】を検知するのに対して、
今回の異常検知システムは【どこにあるかわからない箇所】を検知できるのですね。
シーンによって使い分けるといいかもしれません。
DeepPoseを使用した姿勢検知のテスト
DeepPoseとは、人間が写っている写真からその人がどのような姿勢なのかを推測するアルゴリズムのことです。
今まではKinectなどの専用機を使用する必要がありましたが、DeepPoseを使えば普通のWEBカメラで可能なため、従来より手軽にかつ低コストでの姿勢検知が可能となりました。
Kinectも生産中止になりましたし、1つの代替案として有力ですね。
ちなみにKinectの代替案まとめはこちら。
【↓2018年1月15日更新】
WEBカメラだけで全身の骨格情報が取得できるAI骨格認識システム『VisionPose（ビジョンポーズ）』
WEBカメラとDeepLearningを使って人間の骨格情報を検出することができるシステムです。
体に機器を装着する必要がないため、さまざまなシーンでご利用いただけます。
野球やテニス、ヨガなどの複雑な動きもほぼリアルタイムでボーントラッキングが可能です。
▼VisionPoseのWEBサイトはこちら
まとめ
他にも実はあんなことやこんなことをやってたりもしますが、お見せできるのはここまでなのです・・・！
もっと詳しいことを知りたい方はぜひお気軽にお問い合わせください^^
今後も研究・開発を続け、世の中にハマるようなシステムを作ることができればと思います。
物体認識・行動認識が得意なネクストシステムへのお問い合わせはこちら！
