技術紹介 » 画像処理
感性評価
人の感性による評価をAIで数値化する技術
人の感性による評価をAIで数値化する技術です。
専門家の評価やユーザーテストなどでしか評価できなかった、美しい・心地よい・わかりやすい・リスクがあるなど、「理由の説明が難しいが人間なら確かに感じ取ることができる」ものをAIが評価します。
人と比べて、任意のタイミングで100倍程度高速でフィードバックが可能になります。
テキストによる文章の判定だけにとどまらず、画像や音声、3Dモデルなどやその組合せに対しても評価を行います。
ばらつきを抑える技術で、学習の工夫により統一的な評価を実現し、多様な製品・サービスなどに適用できます。
適用例
外観検査技術
各種設備の点検映像から、水漏れやひび割れなどの変状を検出する技術
橋梁やトンネル、道路といった交通インフラや、工場やビルなどの建築物など定期的な点検が必要な構造物の外観映像から、漏水やひび割れ、さびといった各種変状をAIで検出する技術です。
精度高く変状を検出するだけでなく、点検調書など、点検結果の報告・管理に適した形式で出力することが可能です。
人の目による視認・判断が難しい劣化や微細な傷（0.1mm幅のひび割れなど）を高い精度で検出します。
感性評価技術の応用により画像内の変状の程度を数値化することで、補修対応の優先順位付けなどの業務に適用でき、人による判断のバラつきを抑えることができます。
新たに撮影した写真や動画だけでなく、取得済みの様々な撮影機材・解像度の映像にも対応します。それらに対して多重の変状検出を行い、得られた複数のデータを統合して判定することで、判定結果に至る経緯を説明することができます。
適用例
状況/行動把握技術
人間の行動や物の状態を把握する技術
画像や動画に対して物体検出や物体追跡、領域認識の技術を組み合わせることで、人間の行動や様々な物事の状況を把握する技術です。
精度向上に必要な、カメラ機材の選定、教師データの作成、特定の行動や物の状態の条件設定など、柔軟な対応が可能です。
危険な状況を検知してアラートをあげるだけでなく、短期での未来予測を行い、「危なくなる」ことの通知が可能です。
複数の物体検出の関係性をもとに重要な情報を抽出し、高い精度で危険度を判定できます。
魚眼カメラや4k高解像度カメラ、暗所での画像など特殊な条件下で撮影された画像でも十分な性能を発揮します。
適用例