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 2016／組込み総合技術展では、PiCameraを使用した、血液型判別アプリの技術デモを行いました。
これからの様々なニーズと汎用性を想定し、既存の学習済みモデルを使用せず、DeepLearningフレームワークを使用し、AWS上でフルスクラッチで作成しました。
お客様の想定する組込み機器上にも柔軟に対応し、制御する技術とアイデアをご提供します。
※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。
基本情報柔軟な対応が可能な組込みAIソリューション
【システム内容】
■dlib
・顔認証ライブラリ
・素材データ(顔写真)からの抽出に使用
■chainer
・DeepLearningフレームワーク
・利用のしやすさとシンプルさからchainerを採用
■AWS
・学習モデルはAWSのGPUインスタンス上で学習
・Amazon EC2 P2 インスタンスでp2.xlargeを使用
■PyQt4
・GUI作成に使用
■PiCamera
・Pi用のカメラライブラリ
・本体でのカメラ撮影に使用
■Anaconda3-4.0/Miniconda3.4
・Pytorchディストリビューション
・RaspberryPi3向けにはMinicondaで最小構成に
■RaspberryPi3/Raspbian
・学習モデルをローカルで保持し、全てローカルでの動作を実現
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カタログ柔軟な対応が可能な組込みAIソリューション
取扱企業柔軟な対応が可能な組込みAIソリューション
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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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