株式会社 RIDGE-I リッジアイ

Business事業内容

Preferred Networks 「DIMo」導入支援

 

「DIMo」(ダイモ)はPreferred Networks(PFN)の研究成果の詰まったディープラーニングプラットフォームです。Ridge-iとPFNと「DIMo」の導入支援に向けたコンサルティングおよび実証実験等の支援を行っております。

すでに実用段階である映像解析パッケージを中心に、複数の大手顧客と実証実験を行っております。

事前のコンサルティングにより、DIMoを適用することが適切か、そしてどのような効果が見込めるかを判断した上で実証実験に進むことで、より効果的なビジネスへの適用を支援します。

Preferred Networks DIMo 映像解析パッケージとは

DIMo 映像解析パッケージは、カメラ映像から物体検出・属性分類・追跡機能を中心に、学習データを作るためのアノテーションツール、カメラ管理を含めたダッシュボードなど含めた統合的な映像解析環境です。

Deep Learningを駆使しているため、どのような対象でも、学習次第で検出・属性分類を行うことが可能です。
また、機械学習・Deep Learningの複雑さを感じさせない、ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。

Annotationで学習した属性をリアルタイムで出力
※人物だけでなく、学習によってモノの判別も可能

DIMo 映像解析パッケージは主に以下のソフトウェアにより構成されています。

アノテーションツール

学習のためのデータを作るツールです。学習用の画像から、検知・分類させたい対象の物体の領域(例:人や車)を選択し、分類すること(=アノテーション作業)で適切な学習データを作成できます。大量の学習データの作成にも対応できるよう、複数人による分担作業、および動画からの抽出など、効率的な機能を提供します。

機械学習エンジン

アノテーション結果を学習データとして、物体の検出・属性分類ロジックを学習・最適化します。
学習エンジンにはPFN社の最先端のDeep Learning・機械学習エンジンが搭載されており、高精度な検出・分類成果を追求しております。

検出・分類・追跡ツール

学習されたロジックを使って、映像に対して検出・属性分類を行います。入力データはリアルタイムおよびオフライン双方の映像に対応します。
同一の物体については、追跡用のIDが割り当てられるため、位置情報を容易に追跡することが可能となります。

検出・分類の結果は、映像やWeb管理ツールでリアルタイムで確認できるほか、テキストファイルでも出力されるため外部のアプリケーションを取り込んで利用することも可能です。

再照合 機能

再照合機能とは、ある人物の画像をシステムに渡すだけで、複数のカメラを通して同じ特徴の人物を検出・特定する技術です。 独自のディープラーニングのロジックにより、カメラの画質・設置場所などに違いに耐えうる高精度・高品質を実現しております。

2016年3月30日にNTTコミュニケーションズより発表された防犯AIソリューションにも活用されております。

 

Web管理ツール

撮影するビデオカメラの位置と、地図上の関係を登録することで、検知された物体の属性や場所を任意のマップ上に表示することも可能です。

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