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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またはピクセル単位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。
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
不良データがない場合にも、正常時の画像データを数百枚学習し、正常ではないと判断された画像に対して「不良」と判定する外観不良検知アルゴリズムを構築。これにより、人の目による再検査が大量に発生する従来の外観検査装置とは異なり、人の目による判断に近いアルゴリズムを用いて再検査を減らすことで、人手不足を解消できます。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です。
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分析手法
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構築。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。
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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。
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