AI物体検出
実績豊富なプロ人材によるAI物体検出を活用したサービス。導入から開発、運用までお気軽にご相談ください。
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AI物体検出の活用にお悩みではありませんか
- システムや業務フローの効率化を図りたい
- 検査品質を保ちたいが熟練者が不足している
- 社内のセキュリティを強化したい
- 商品やサービスの質を向上させたい
- 在庫管理などにおける人件費の削減をしたい
- 新商品や新サービスを開発したい
エッジワークなら実績あるプロ人材がチームに参加して、お客様のニーズにあわせたAI物体検出の活用を支援します。
AI物体検出の活用事例
製造業での異常検知
製造業における不良部位を特定を物体検出アルゴリズムに代替することで、従来の熟練者と若手の経験差で生じていた異常検知の精度の差がなくなり、一定の品質を維持したチェックが可能になりました。
医療分野での画像診断
体の異常な部分を特定するために、従来CT画像を医者が目視で確認していた業務を、CT画像の確認作業に物体検出を活用することで、医者が確認するよりも早く異常部位を正確に特定できるため、見逃し防止などの品質向上に貢献しています。
建設業での物体検出
作業員の安全帯検知や禁止エリアへの侵入検知、コンクリートクラック検知、交通量・通行量計測、コンクリートクラック検知など、建設業界では様々なケースで物体検出が有効活用されています。
自動運転
自動車がカメラで撮影した画像をもとにAI物体検出を行い、周囲の状況を判断することで人に代わって自走する技術の発展に貢献しています。
混雑管理システム
高度なAIであれば人の数だけでなく、男女の区別や、人種の区別、年齢、眼鏡をかけているかどうかなど、外見の特徴に基づいて数値化を行えます。
観光スポットの混雑管理を効率化や感染症対策の改善、リサーチ業務の効率化が可能です。
防犯分野での異常検知
検出した個々の物体を個別に識別して、動画の中でリアルタイムに検出し続けることで、物体追跡（オブジェクトトラッキング）が可能になるため、防犯分野での導入もされています。
様々なアルゴリズムに対応
- R-CNN
- YOLO
- SSD
- DCN
- DETR
- HOG
- CornerNet
- Center-net
- R-FCN
- PNASNet
- RetinaFace
- DSSD
AI物体検出の人材事例
年齢：29歳 性別：男性
スキル
- AIの研究室の博士課程で、主に異常検知に関する研究
- 高解像度の画像から小さな物体の文字読み取りモデルの開発
- 高解像度の画像をもとに、小さな異常物体の検出
- サイバーセキュリティとAIの関連研究調査
年齢：31歳 性別：男性
スキル
- 画像認識AI開発全般(特に物体検出・姿勢推定・画像分類)
- 精度改善提案・分析
- 要件定義～システムテストまで経験
- AIを使用した新規システムを作成し、スキルアップと新ビジネスの検討～開発
- Python、Java、Unity(C#)、C/C++
年齢：31歳 性別：男性
スキル
- Python ( NumPy,Pandas,Matplotlib,scikit-learn,Imbalanced-Learn,LightGBM,TensorFlow,YOLO v3,OpenCV)SQL,PostgreSQL
実行に必要な費用をお見積りします
構想を実現するために必要な人員やプロジェクト期間を想定し、概算の料金をお見積りします。ご要望や納期、期待する成果にあわせたアクションプランの作成、チーム体制のアドバイスも可能です。
急な欠員補充や顧客提案のためにピンポイントで外部委託したい作業がある場合は、スポットでの人員調達にも対応します。
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