画像 解析 AI 東芝
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17 czerwca 2020
「核融合発電」を支える技術イノベーション推進部署を「出島」にするな！ 個と組織が響き合う鍵変革への情熱を抱き すべてのチャンスを掴む - We Are Toshiba【インド編】注1：矢野経済研究所 IPカメラ国内市場に関する調査結果(2016)環境変化に負けないモノづくり。東芝のAI技術による、人と機械の役割分担。“20cmの挙動”を解析せよ！ エレクトロスピニング技術の魅力誠実であり続けること。 それが私たち東芝社員の誇りです- We are Toshiba 【南アフリカ篇】データの戦いは始まったばかり！ 最高デジタル責任者が語る東芝の挑戦１つのカメラがインフラ点検の救世主？ 改良を重ねて完成した現場を支えるAIとは変革への情熱を抱き お客様との信頼を築く - We Are Toshiba【ロシア編】次の150年に向けて「未来を思い描く」－We are Toshiba 【UAE編】使用済みプラスチックからエネルギー！？ 「水素ホテル」の前例なき挑戦サイバー空間に工場をつくる？！ シミュレーションで創る、最適な製造現場東芝が提案する、令和時代のロボットソリューション 【後編】応用編サイバー空間で車をつくる －東芝のデジタル試作プラットフォーム (技術編)力を結集してともに生み出せば、達成できないことはない－We are Toshiba 【UK編】センサーで橋梁の健康をチェック！ インフラヘルスモニタリングとは？そこで課題になるのが管理業務の省力化・効率化だ。すべての映像を同時に監視するには限界がある。収集したい情報が1台の撮影範囲にとどまらないこともあるだろう。防犯カメラがシステムとして私たちの生活に浸透する中、膨大な映像の解析を省力化しつつも高精度に管理する仕組みが求められている。東芝 研究開発本部 研究開発センター メディアAIラボラトリー 研究主務 柴田智行氏成功に向かってともに生み出す ― We Are Toshiba【インドネシア編】【講演レポート】2019 Japan IT Week 「東芝が考える、日本のDX」街中の風景をアップデートする！ 「透明フィルムLED」が持つ可能性とはレンズの中から未来を見る！ 異なる知見が新技術をともに生み出す「新しい未来」はどう始動させるか！？ －We are Toshiba 【USA編】－埋もれているビッグデータを価値あるものに 共生する「つながる世界」とは？あなたの知らない機械翻訳の世界 日本の知財戦略を支える翻訳システム駅や空港などの公共交通機関から商店街、通学路に至るまで、さまざまな場所で設置が進む防犯カメラ。犯罪の抑止や事件の早期解決、未然防止に活用する動きは活発で、今後もさらに浸透していくのは確実だ。ネットワークでつながったIPカメラは2020年には国内で約2,600万台に及ぶとの予測もある（※注1）サイバー空間で車をつくる －東芝のデジタル試作プラットフォーム (解説編)自動車産業に変革をもたらす！ 「スポット溶接検査ロボット」とは？青年技能者の日本一を競う技能五輪 挑戦する若者たちと見守る先輩たち 当社は本技術の詳細を、2020年6月10日～12日に開催されるSSII2020（第26回画像センシングシンポジウム）で発表します。本技術により、大型施設や複数施設のカメラ映像をクラウド上で一括解析するシステムを、少ない計算リソースで運用することができるとともに、新型コロナウイルスの感染予防における有効な密集防止策としても活用することが期待できます。近年では、AI（深層学習技術）を応用することで、密集度が極めて高い群集の人数の推定が可能になっています。一方で、一般的に深層学習を用いた解析は、データの処理量が膨大でGPUなどの高価な専用演算装置が必要となるため、コストの増加が避けられず、幅広い施設への普及が困難です。世界の防犯カメラの設置数は2022年までに10億台に達するといわれています。今後も加速度的に増加するとみられており、顔認証や人物検知等の画像解析技術を用いた高度な監視ソリューションサービスの提供に加え、駅や空港等の公共施設や商業施設でトラブルの原因となりやすい人の密集状態を迅速に検出し、人数や混雑状況を高精度に計測するニーズが高まっています。また、昨今の新型コロナウイルスの感染拡大を受けて、密集状態を迅速かつ高精度に検知する技術が注目されています。－独自の深層学習手法で、カメラ画像に映る群集を高速・世界トップレベルの精度で解析、施設における新型コロナウイルス対策などを低コストで実現－そこで当社は、GPUなどの専用の演算装置を用いず、一般的なPCに内蔵されているCPU上の動作に最適な独自の深層学習手法を用いることで、CPU上での高速処理を可能としました。本技術は、従来の深層学習手法を用いてCPU上で処理した場合との比較において、約4倍にあたる1秒間に約3台のカメラ画像を解析処理することができます。1分間では約180台のカメラ画像を処理することが可能であり、大規模施設に設置されている大量の監視カメラを1台のPCで計測することもできます。有料会員の方のみご利用になれます。保存した記事はスマホやタブレットでもご覧いただけます。深層学習方式による解析は一般的にGPU（注1）などの専用の演算装置を必要としますが、本技術は一般的なPCに搭載されているCPU（注2）上での高速解析を可能とし、1分間に約180台のカメラ画像を処理することができます。また、従来の深層学習手法と比較して、画像1枚あたりの測定人数の誤差を16.0%から14.7%に改善し、世界トップレベルの計測精度を実現しました（注3）。リリース本文中の「関連資料」は、こちらのURLからご覧ください。当社は、独自の深層学習手法によって、カメラ画像に映る群集の人数を一般的なPCで高速に計測できる画像解析AIを開発しました。
東芝トップページ > ニュース&トピックス > 画像解析aiを用いて98.1%の精度で選手を自動識別 ニュースリリース 予告なしに変更されることがありますので、あらかじめご了承ください。 松田 千穂.
aiを用いた東芝の映像解析技術は、すでにテレビのスポーツ番組の制作現場で実際に使われ始めている。それが、日本テレビ放送網と共同で開発している画像解析aiだ。 東芝の「ものづくり」の知見と実績を活かしたai分析サービスsatlys（サトリス）は、高精度な識別、予測、要因推定、異常検知、故障予知検知、行動推定などを実現。iotデータをビジネス価値に変えます。 Copyright (c) 2020 ASAHI INTERACTIVE, Inc. All rights reserved. 変革への情熱を抱き、機械翻訳の未来を創造する‐We are Toshiba【中国編】東芝が提案する、令和時代のロボットソリューション 【前編】技術編オープンイノベーションが鍵！？ モノづくり企業が作るエコシステム照明工場をまるごとショールームに！ 「KANUMAあかり館」設立プロジェクト巨大超構造物をミリ単位の精度で!? 東芝ラグビー部では、画像・音声認識技術をディープラーニングと組み合わせた映像アナリティクスを実証実験中。試合中の戦略立案への対応など、プレー環境が大きく進化する期待が高まる。 2019.10.30.
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東芝は、カメラ画像に映る群集の人数を高速で計測する、深層学習方式の画像解析aiを開発した。同aiは、1分間で約180台のカメラ画像を解析できる。 No reproduction or republication without written permission.しかし、同技術は人物の大きさの変化に対応するため、画像に映る複数のグループが大小どのようなサイズであっても解析できるネットワーク構造にすることで、推定精度の向上を実現。従来の深層学習手法と比較し、画像1枚あたりの測定人数の誤差を16.0％から14.7％に改善しているという。また、従来の深層学習手法は、画像に映る人物を同一の推定単位・尺度で解析するため、カメラからの距離によって人物の大きさが変わると正確に検知できず、推定精度が低下していたと同社では説明。東芝は6月12日、独自の深層学習手法によって、カメラ画像に映る群集の人数を、一般的なPCでも高速に計測できる画像解析AIを開発したと発表した。深層学習方式による解析は一般的にGPUなどの専用の演算装置を必要とするが、同技術は一般的なPCに搭載されているCPUによる高速解析が可能で、1分間に約180台のカメラ画像を処理できるという。同社では今後、新型コロナウイルスの感染予防などの応用に向けて、同技術を東芝グループの製品やサービスに広く活用することを検討。2020年度中の製品化を目指すとしている。さらに、渋滞の解消に向けた車両数解析、在庫管理に向けた箱や商品数解析に対応するなど、解析の対象を拡充するという。さらに、画像の中で混雑している箇所を密度マップとして可視化し、流れの中で人が滞留している箇所や密集箇所を検知することが可能。監視カメラの画像から、密集状態を検知・通知することで、店舗や公共施設内の状態を把握できるようになり、監視の平準化・省力化が図れるほか、滞留する場所を可視化することにより密集緩和対策への貢献が期待できるとしている。 東芝は6月12日、独自の深層学習手法によって、カメラ画像に映る群集の人数を、一般的なpcでも高速に計測できる画像解析aiを開発したと発表した。 東芝、カメラ画像に映る群集の人数を一般的なpcで高速に計測できる画像解析aiを開発 2020/6/12 11:20. 保存 共有 印刷 その他. コピーしました. 東芝グループ、Gestampのドイツ工場で実証実験. ライター. AIがAEセンサーデータと画像を解析し溶接不良を検出 .
東芝 研究開発本部 研究開発センター メディアaiラボラトリー 研究主務 柴田智行氏 従来から、1台のカメラに写った特定の人物の画像認識は可能だったが、今回開発した技術により複数台のカメラの映像を関連付け、横串での分析が可能になった。
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