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画像認識

2018年04月25日

魚の養殖にAI活用

日本水産はNECと共同で、養殖魚の体長を自動で測定するシステム開発しました。というのも、魚の体重や健康状態は出荷時の品質に影響するため管理がかかせないからです。

従来は、人が魚を取り出して測定する、または画像を見て判断していました。画像認識技術を使うことで、水中で養殖魚を撮影するだけで済みます。

今回のように、人の目で判断してきたものが画像認識技術で代替できる例が多く出てきています。監視カメラもその一つです。従来はモニター越しに人が異常を判断する必要がありましたが、それすらも判別できるレベルに達してきています。

(本郷理一)




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2018年04月23日

不審者をAIで自動検知

カメラの映像から不審者を自動で検知するシステムが進化しています。

最近では、体の揺れ・震え、瞳孔の開き具合などを加味して異常かどうかを判断します。複数のカメラをまたいだとしても、同一人物と特定できるため、異常と判断された人物の行動を追跡することができます。

また、周りをきょろきょろ見渡すなどの動作をAIに学習させれば、その動作をピンポイントで検知することもできます。

オフィスビル、空港、イベント施設、交通機関、幼稚園など様々なところで導入が進んでいます。2020年には東京五輪が開催されるため、テロ対策の一環としてこの技術が使われる予定です。

(本郷理一)




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2018年01月10日

低解像度の画像を高解像度にする

低解像度の画像を高解像度化する技術は、長い間研究されてきました。しかし、今までの研究では、どうしても画像の中にぼやけてしまう部分ができてしまうそうです。

最近の研究では、テクスチャを作成することで解像度を上げるという手法があります。データを膨大に与えることで、AIが低解像度部分にテクスチャをつくっていくというものです。ある画像を低画質にし、この技術を使ったところ、元の画像に近い状態になったそうです。少なくとも、見比べてもなかなか違いには気づかない程度にはなっています。

小さな画像を引き伸ばしたりする際に使える技術ですが、古い写真の修復にも使えるとされています。または、それが良いことかどうかは置いといて、昔の荒い映画を高画質で見られるかもしれません。

他にも、画像認識の手助けになります。画像の解像度が上がることで、そこに写るものをより認識しやすくなるということです。監視カメラなどに写るものについては、動くものほどぶれてしまうことが多いですが、より正確に検知できるようになります。

小さいカメラなど、写る画像の解像度が低いものでも問題ないのかもしれません。解像度の高いカメラを使うのではなく、写った画像の解像度を上げるということです。

(本郷理一)



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2017年12月12日

AI同士で学習する(1)

従来はAIの精度を高めるために、人間が学習のためのデータを大量に与えてきました。
こうした中、人間ではなくAIに学習用のデータを用意させる取り組みがされています。

つまり、人間が関与しなくてもAI同士で学習して成長するということになります。
学習のために基本的な「ルール」は必要になりますが、膨大なデータがなくてもAIの精度を上げることが可能になります。

囲碁AIを例にあげると、従来は膨大な棋譜が必要だったところが、囲碁のルールを教えるだけで済むわけです。ルールを教わった後、AI同士が対局を重ねることで試行錯誤しながら上達していくことになります。

他にもよくあげられる例として、画像認識があります。
AIがつくった画像を、他のAIに本物かどうか判断させるというものです。
つくる側のAIは「どうすれば本物に近づけるか」を学習していき、判断する側のAIは「どうすれば偽物を見破れるか」を学習していきます。

このようにAI同士の学習のメリットとして、データが不足した状況でも力を発揮できるということがあげられます。

(本郷理一)



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管理人プロフィール
日本ロボコム代表
学生起業家
本郷理一(ほんごう・りいち)

大学で建築を学びながら、日本ロボコム株式会社の設立に加わる。
また、「ロボット住宅」に関わる新会社の設立準備を行う。
合わせて、単なるビジネスを超えたソーシャルイノベーターの道を探る。
「ロボットビジネス勉強会」の月例会で「ロボットビジネスセミナー」の講師を務めている。
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