簡易デモ
豚を自動で測定するアプリをご体験いただくため、簡易的なデモをご用意しました。
お持ちの写真を選択いただくか、デモ写真を選択いただくと、写真の豚を自動で検出し、測定結果を表示します。
※一般的に写真や映像をもとに被写体の大きさを測定するためには、 被写体との距離や焦点距離などの情報が必須 となります。そうした情報はシチュエーションによって大きく変わるため、本デモではそれらの情報を固定のものとして算出 している点にご注意ください。
※画像中の豚とみなせる範囲を検出し、その範囲を通る一番長い直線を大きさとして算出しています。これは、豚を横または上から撮影した写真であれば体長に相当します。体長と直行する長さを体高や幅(胴回り)として算出することや、体長に固定の係数をかけることでおおよその体重を示すことも可能です。
※複数匹同時に写っている画像は個体ごとに検出できますが、重なりあっていると隠れた部分は正確に計算できないため、基本的には1体ずつ撮影することを想定しています。
AIモデルをローディング中...
※最大で20~30秒かかります
または
画像を選択すると処理が開始
ここに結果が表示されます
サンプル画像選択
活用方法例
本記事でお試しいただけるデモは、機能を簡易的に実感いただくためにご用意したものです。
正確な測定や、様々な状況に応じたAIの適切な活用なためには、実際の状況に合わせて柔軟にカスタマイズしていく必要があります。
以下、状況に応じた活用・カスタマイズの例について記載します。
定点カメラの設置
一般的に写真や動画の情報をもとに被写体の大きさを測定するためには、 被写体との距離やカメラの焦点距離などの情報が明確 になっている必要があります。
そのため、実際にこのAIを現場で活用するためにはそれらの情報を一定のものとする必要があるのですが、そこで重要になるのがカメラの位置です。
仮にカメラを被写体の側面に設置した場合、被写体とカメラとの距離が一定にならないため、正確な距離の測定は困難です。そのため、 カメラを被写体の上部に設置 し、距離を一定にする必要があります。
個体の識別
上記のようにカメラの位置を固定することで、被写体の正確な測定が可能になりますが、その上で新たな活用方法として考えられるのは、 AIが個体を判別することで個体ごとの測定を可能にする ことが考えられます。
もちろん、AIとはいえど、なんの識別情報もなしにそれぞれの豚を正確に識別することは困難ですが、 仮に下図のように個体に識別番号がふられているなど、なんらかの識別情報が画像に含まれていれば、それぞれの豚を個別に識別 し、その上で測定情報を記録することも可能であることが考えられます。
測定の自動化
上記のように、カメラを固定し、個体識別も可能にできた場合、測定作業を自動化することも可能であることが考えられます。
カメラの撮影した画像を定期的にAIシステムに送信し、識別・測定・記録の作業を実行するように設定しておくことで個体の即別情報を定期記録、閲覧できるようにすることが可能です。
まとめ
今回ご紹介したデモや活用方法はあくまで特定の状況を想定して作成・記載したものです。
実際に利用したい目的や環境によって様々なカスタマイズの可能性、必要性が生じてくるものと考えられますが当社ではそうした詳細についても一からご相談にのり、適切なソリューションの提供に努めています。
ご質問・ご要望につきましてはお問い合わせからお気軽にご相談くださいませ。