による高速画像認識ソリューション

計測と制御とCAEソフトウェアの計測エンジニアリングシステム株式会社

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）。

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。

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。

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。

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ARM®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

Deep Learning

Technology

人、動物などの行動・振る舞い認識

店舗、公共施設、介護などの防犯・監視

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。

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。

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。

値札を確認中。 興味を示している。 迷っている。 興味なし。 盗んだかも？？

鉄道施設の監視： ホームからの転落や車内での異常行動などを認識。

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。

熟練者・専門家しか判断できない判定の自動化

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。

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

食品などの異物混入検査

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。

ドローンへの利用： 地上の物体やシーンの認識

橋脚のような高所の危険個所の外観検査。

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。

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

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。

〒101-0047 東京都千代田区内神田 1-9-5 井門内神田ビル4F

TEL: 03-5282-7040 FAX: 03-5282-0808担当営業：間明田康弘 （ Email： ymamyoda@kesco.co.jp ）

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S0005-R1-20170403

＜＜リファレンスデバイス＞＞・ ４K HEVC ビデオ・ H.２６４

詳細お問い合わせは、弊社または特約店へご連絡ください。

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！

Image

Language Sensors

Audio

「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。

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。

定量データ定性的な判定

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