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ZIA™ Classifier

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概要

AIおよびコンピュータビジョンの技術を用いた認識・分類ソフトウエアです。
大量の動画像データから、状態観察・防犯や事故防止等の目的に応じた分類を効率的に行い、更にはセンサデータとの連携により精度の高い分類も可能となります。

適用例: ドライブレコーダ映像解析

ドライブレコーダ原映像出典 : JAFメディアワークス「ドラドラ動画」

特長

要求仕様や使用環境に特化した最適な分類が可能
当社がこれまでに培ってきた画像処理技術と独自開発したAI技術を組合せ、お客様の要求仕様に合わせた分類を実施。使用環境に合わせて最適化することで、効率的で精度の高い分類が可能です。
学習済みモデルをご用意
物体検出、認識、追跡など各種学習済みモデルを用意しているため早期にお客様のシステムに適用可能です。
分類精度の向上
要求仕様に最適化されたエンジンにより、人による判断のばらつきが無くなり、精度の高い分類結果が得られます。
さらに、センサデータとの連携も可能であり、より詳細な分類が可能になります。また、画像処理技術では分類が難しい画像も、AI技術により適切な分類が可能になります。

推奨利用環境

  オンプレミス・クラウド
動作環境
  • Ubuntu 18.04 (x86_64)搭載
  • メインメモリ: 8GB以上を推奨
  • CUDA 10.0を使用できるNVIDIA製GPU (ビデオメモリ6GB以上を推奨)

導入ステップ

お客様製品開発プロセス
1. 調査・企画
  • お客様のご要望に最適なAI活用プランをご提案
  • PoC開発に向け、ソフトウエア・ハードウエア両面からの課題解決策をご提案
2. PoC開発
  • お客様からデータをお預かり、もしくはデータを収集し作成の上、アノテーションを行い、学習モデルを作成
  • 作成した学習モデルの性能、認識精度の評価
    実績のある学習モデルの活用により、早期にPoC開発を実現可能
  • 解析、分類条件の検討、策定
  • PoC開発におけるハードウエアプラットフォームはGPU搭載パソコン、オンプレミスサーバー、クラウド環境で動作可能
3. システム開発
・試験運用
  • 性能、認識精度や分類条件など、お客様の要件に合わせたアルゴリズムの選択、学習モデルの最適化設計
  • お客様ごとに解析、分類条件の設定
  • お客様のシステムへ結合し、試験運用 (Proof of Service)の実施
4. 製品導入後の運用
  • 定期的な再学習および最適化が可能
  • お客様の認識精度や性能などの要求変更に応じた学習済みモデルのアップデートが可能

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