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分析テーマ

物体を検出したい

「物体検出」においてALBERTのAI技術・分析技術が実現できることの一例をご紹介します。
物体検出は、画像のどこに何があるのかを矩形で検出し識別することです。
ALBERTには、他にもAI活用事例が多数ございますので、物体検出やAI導入・分析のお悩みはぜひご相談ください。

 
 
 
また、ALBERTでは、AI・画像認識サービス「タクミノメ」を開発・提供しています。
本サービスは、課題整理・アノテーション・AI構築・システム開発・運用まで、幅広い工程を支援いたします。
物体検出はもちろん、画像認識における様々な課題を解決いたします。こちらのページもあわせて是非ご覧ください。

 

物体を検出したいのケース一覧

正常な画像データのみを活用した外観不良検知

良品学習による AI 外観検査と判断根拠の可視化

不良データがない場合にも、正常時の画像(良品データ)を数百枚学習し、異常検知により「不良」と判定する良品学習アルゴリズムを開発。これにより、アノテーション(ラベル付け)作業をせずに不良検知できるほか、未知の不良検知にも対応。また、注目箇所の可視化により画像内のどこを重視して判断したのかを確認できるため、判断のブラックボックス化を回避可能。(Explainable AI, XAI:説明可能なAI)

3次元点群データを活用した工場内作業の自動化

ロボティクスの要素技術である「3次元点群マッチング」により、工場内ライン作業等、作業員が手動で行っていたピッキング等の作業を自動化。3Dセンサーを用いて得られた3次元点群データを元に対象の物体を検出し、3次元空間上におけるロボットと対象物の相対位置、角度情報を算出します。人が行っていた作業をロボットによるピッキング作業に置き換えることで自動化が可能。

車載カメラ動画から車両識別・構造物識別

車載カメラ動画から車両識別・構造物識別

車載カメラの動画データを用いて障害物、走行車、歩行者等を自動的に識別するアルゴリズムを開発。これにより、レーンごとの車両有無を特定し、自車が走行しているレーンの特定が可能。また、従来の画像認識手法をディープラーニングに置き換えることにより、道路上の白線や縁石などの識別困難な画像の識別精度向上を実現。

産業
分析テーマ
活用データ
建造物の外壁劣化度診断

建造物の外壁劣化度診断

従来、作業員の主観や経験値で判断していた建造物の外壁劣化度診断について、画像データを用いて自動で判定するアルゴリズムを構築。学習データと検証データを活用し画像データを劣化度ごとに分類することで、学習データとの正誤率等を確認し、精度を評価。これにより、人的作業のコストの削減および診断結果の標準化を実現。