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活用データ

画像データ

画像データとは、工業製品画像・建物外観画像・医療画像など、デジタルカメラやビデオカメラなどで撮影された静止画・動画全般のことです。
 
画像データを活用することにより、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。
ALBERTには、さまざまなデータを用いたAI活用事例が多数ございますので、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・AI構築・システム開発・運用はもちろん、アノテーションの支援も可能です。
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。

 

画像データのケース一覧

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)

単眼カメラによる深度推定

単眼カメラによる深度推定

単眼の車載カメラ映像を用いて距離の推定を行い、複眼カメラ同様の精度を実現。学習の際は複眼で撮影した動画を使用して深度推定アルゴリズムを構築しており、実運用時には、単眼で撮影した映像を用いた推定が可能です。また、車・人・信号・標識などの物体を認識するアルゴリズムと組み合わせることで、認識した物体までの距離も推定可能です。小型の単眼カメラで実現可能のため、コストダウンと省スペース化に繋がります。

産業
分析テーマ
活用データ
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
交通事故要因推定アルゴリズムの構築

交通事故要因推定アルゴリズムの構築

交通事故を減少させる目的で、交通事故要因を解明するアルゴリズムを構築。交通事故における内的要因(事故内容や当事者の属性など)と外的要因(天候、路面状況など)を分析し、特徴と傾向から事故発生との関係性の強弱を解明。これにより、開通前の新しい道路を含め、交通道路の安全性を高める対策を事前に講じることを可能にした。

服のカテゴリの自動分類タグ付け

商品画像のカテゴリの自動分類タグ付け

従来行っていた、膨大な商品データを手動でカテゴリに分類し、それに関連する検索用のタグを付与する作業について、自動で分類しタグを付与するアルゴリズムを構築。これにより、人的作業の効率化やコスト削減、誤ったタグが付与されるヒューマンエラーの解消を実現。

半教師あり学習による生産初期の画像分類モデル開発

アノテーションラベル付きデータが少量の場合に、半教師あり学習(Semi-Supervised Learning)を活用し、不良種別毎に分類する画像分類モデルを構築。教師ラべルが付与されてる少量のラベル有りデータと、多数のラベル無しデータを用いてうまく学習を進めていくことで、ラベル付けコストを抑え、生産初期からAI活用した歩留まり改善を実現。

画像検査装置の疑似不良(過検出)をAIで自動分類

画像検査装置の過検出画像を目視判定から自動化へ。既存の画像検査装置が不良判定した画像を、不良種類によって細分化(多値分類)する他、過検出された疑似不良画像を分類するモデル(AI)を構築。過検出を自動検知することで歩留まりを改善。

書類の文字読み取り自動化

書類の文字読み取り自動化

スキャナーから読み込んだ文書の画像データのレイアウト解析を行い、項目ごとの文字列(活字)を認識して返すアルゴリズムを構築。画像を補正するアルゴリズムを活用して透かし模様等のノイズに頑健なアルゴリズムを構築することで、OCR(光学的文字認識)では精度が出ないような画像に対しても文字認識精度を向上でき、99%以上の正答率で識別に成功。これにより、これまで人の手で行っていた入力作業を自動化し、コストやミスを削減できます。

AIによる為替予測

AIによる為替予測

為替図チャートの画像データを用いた予測と為替変動の時系列数値データを用いた予測を組み合わせたアンサンブル学習により、AIアルゴリズムを構築。複数のデータやアルゴリズムを組み合わせることで精度の高い予測を実現。

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。

獣医療における皮膚病の自動判定

機械学習による獣医療の皮膚病判定

スマートフォン等のカメラで撮影した動物の皮膚の画像に対し、診断候補となる皮膚病名を確率的に判定する仕組みを構築。同じ病名ごと・同じ個体ごとでそれぞれ学習することで判定精度が向上。これにより、医師の診察業務の効率化や、飼い主が撮影した患畜の画像を獣医師に送信して判断を仰ぐなどの遠隔対応を実現。

産業
分析テーマ
活用データ
細胞の分類自動化

細胞の分類自動化と精度向上

従来では専門家が手動で行っていた細胞の分類について、アルゴリズムを構築し自動で判別。また、細胞名ラベルを付与したデータを用いて学習させ、分類正解率を確認してアルゴリズムをチュー二ング。新たな画像を追加することで自動的に再学習し精度を向上させるシステムを開発し、作業効率の向上を実現。

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分析テーマ
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