当社では、エッジデバイスへのAIソリューションの提案例として、Raspberry Pi3上で動作するDeep Learningを用いたアプリケーションシステムを構築しました。
Embedded Technology West 2019／組込み総合技術展 関西では、
深度計測カメラを使用し、FaceIDを疑似再現したものを組込み機器上で動作させるデモを行いました。
将来への様々なニーズと汎用性を想定し、学習モデルは既存の学習済みモデルを使用せず、Deep Learningフレームワークから独自に学習モデルを作成。
様々なエッジデバイスに対して柔軟な対応が可能となっております。
(株)Beeが提案するAIソリューションは、様々なエッジデバイスに対して柔軟な対応が可能です。
お客様が想定するエッジデバイスへの対応は勿論、サービスを想定したデバイスの選定やアイデア提案、これらを制御する組込み技術と運用サポートまでの全てを提供します。
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
基本情報Deep Learningを用いたアプリケーションシステム
【システム内容】
■Intel Realsence
・深度カメラ、RGBセンサ、IR投射器を搭載
・正確に顔情報を取得するため、RGB＋深度情報を利用
■Raspberry Pi3
・組込み向けとして、学習モデルデータもローカルで保持し、
全てローカルでの動作を実現
■PyTorch
・Python向けのオープンソース機械学習ライブラリ
・ネットワークにはSiamese Networkを使用
■Date Set
・学習データは、様々な人を色々な角度/表情で撮影したデータセットを使用
■PyQt4
・GUIの作成に使用
■AWS
・学習モデルはAWSのGPUインスタンス上で学習
・Amazon EC2 P3 インスタンスでp3.2xlargeを使用
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| 価格帯 | お問い合わせください |
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カタログDeep Learningを用いたアプリケーションシステム
取扱企業Deep Learningを用いたアプリケーションシステム
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【事業内容】 ♦ 組込みソフトウェア開発 ♦ アプリケーション開発 ♦ クラウドサービス ♦ AIイノベーション 【開発実績】 ♦ 組込みソフトウェア開発 BD/DVDレコーダ、ドアホン/IP電話、お掃除ロボット、 住宅機器コントローラー、AIスピーカー、車載ベースシステム、 中低層向けエレベータ制御、組込みAndroid、IoTプロトタイプ開発 ♦ IoT機器連携アプリケーション開発 ビイトル(http://www.bee-u.com/app/beetle/index.html)、 SalonBee(http://www.bee-u.com/app/salonbee/index.html)、 その他組込み機器連携アプリの開発 ♦ 機器管理/制御のためのクラウドバックエンド開発 トラック運行管理システム、Beepon02(TM)エッジAIシステム、 受注発注システム ♦ Deep LearningによるエッジAI技術 障がい者向け絵画説明システム、顔写真から血液型判定、 顔認証システム、音声解析を使用したAIスピーカー、風景学習
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