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機械学習・映像解析
AI/機械学習/映像解析:AIに現在できること、近い将来できると期待されること: 機械学習においては「学習済みモデル」をクラウドからダウンロードして物体認識に使ってみるなど「簡単に体験」できるようになりました。一方で、「体験後のその次のステップ」に進めないというジレンマに陥ったという話もよく耳にします。本来は「体験(実験)」は「体系的な理解」をサポートするものですので、「次のステップに進めない理由」の一つは「体験(実験)」に頼りすぎてしまい「体系的な理解」を得ることができないことに在るようです。このような状況を踏まえて、シンクチューブは技術的解説(微分、統計、確率など)をベースにしつつも皆様には「俯瞰」「直感的理解」をいただけるお手伝いをすることを心がけています。(例えば、「相関」と「因果関係」という言葉はよく似た響きの言葉ですが、これらの違いを認識しておくことはAI技術の現在のポジションを考える際には重要です。)
システム環境の準備などの手間を省き、システムを効率よく実現するために、以下のようなNapierプラットフォームを標準プラットフォームとしてご提供します。 ※ディプレイやマウス使用が適さない現場向けには、タブレット端末の利用可能(オプション)
Napierソリューションの例 物体検知・分類・動き解析:車や人を検知しその動きをリアルタイムに解析、次の動きを予測 製品名「Napierフロー解析」交通量測定、店内動線分析など 詳細はこちら
車・自転車・人などの検知とその動きの解析 詳細はこちら
微変動解析:人間の眼では認識できない微細な動き(Invisible motion)をカメラ映像を用いて解析 製品名「すやすやうぉっち」(乳児午睡見守りシステム) 詳細はこちら
(神戸市 人口減少社会×ものづくり技術」イノベーション創造事業ならびに神戸挑戦企業等支援補助事業対象)
異常検知: Anomaly detection / Outlier detection 傷・不良品/異物混入の検知
売り場での不審行動検知(防犯) 警備スタッフの適正行動評価
危険行動検知・危険予知: 製造ラインにおける危険回避支援システム 詳細はこちら
最適化: Optimization 需要予測による仕入れ数・在庫数の最適化(線形回帰、主因子分析などに基づく予測) 小売・サービス業における設備稼動率分析(例.飲食スペースにおけるテーブル利用時間) 混雑度に応じたサービス提供能力の調整(例.スーパなどにおけるレジ対応人員の増減) 製造ライン作業の分析に基づく最適化
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