サービス

画像認識ソリューション

ディープラーニングの画像認識を活用したソリューション。課題解決に向けた最適解をご提案いたします。 従来は高い専門性を持つ技術者の目と手でしかなし得なかった業務を体系化。人手不足による現場の負担を解消したり、高所作業などを安全に行うことも可能となります。 具体的には、錆や腐食などの分類と位置の特定などに活用できる「物体検出」、また「文字認識」などの事例も有しています。画像認識ではクラス分類とより詳細なカテゴリ分けも可能です。

課題

慢性的な人手不足による現場の負担を解消したい

専門性を有する技術者のノウハウを体系化したい

高所などの危険な場所での作業を安全に進行したい

活用事例

物体検出

錆、腐食、亀裂などの分類と位置を特定します。検査員の行っている業務を軽減し、経験に依存するスキルを標準化します。

物体検出

文字認識

印刷物や画像から文字を抽出します。特定の文字のみを抽出、また位置の特定も可能です。

文字認識

クラス分類

画像を分類してカテゴリ分けします。
その画像に映っている物体は「何なのか」推論・特定します。

クラス分類

カテゴリ分け

ピクセル単位のカテゴリ分けをします。
クラス分類よりもっと細かく画像全体を推論・分類をします。

カテゴリ分け

導入の流れ

お客様が抱える問題をヒアリングし、最適なソリューションをご提供いたします。

01

導入コンサルティング

◎業務分析
お客様が抱える問題をヒアリングします。画像認識による課題解決が可能か分析、仮説を立て、解決のイメージを共有します。

◎プロトタイプ開発
お客様の現場にて学習用の画像データを収集します。ディープラーニングのネットワーク設計・構築を行います。

02

実証実験

◎検証・評価・調整
お客様の現場にてプロトタイプを用いたPoCを行います。判定精度や基準の検証・評価を行い、目標を達成するための調整を行います。

03

実運用

◎システム化
課題解決の効果が確認された場合、構築したプロトタイプをシステム化し、現場への本格的な導入をサポートします。

04

検証・評価

「真の目的」を知るための仮説を立案し、それが正しいかという分析を行います。目的に沿った分析を行い、仮説の裏付けとなる分析の根拠を抽出します。検証結果をもとに、現在取り組んでいる施策の評価や今後の改善案の評価を行います。

運用プロセス

ネットワークモデルを下記のステップで構築いたします。


動作環境

エッジコンピュータ、サーバー、クラウドサーバーなど状況に応じて、様々な環境で利用可能です。