技術情報

弊社が強みとする「AI・画像処理」、「センシング」、「ドローン活用」に関する技術情報を紹介します。

コンピュータービジョン開発キット「OpenCV AI KIT」の紹介

OpenCV AI Kit（OAK）は、USBケーブルでホストコンピューターと接続するだけで、直ぐに最新のコンピュータービジョンシステムが利用できる小型ユニットです。

SfM/MVSによる画像からの3Dデータ生成

対象物体の表面形状を3Dデータ化することを目的として、以下の条件を満たした上で実現可能な技術を調査し、3D計測技術の中からSfM/MVS技術を採用しました。複数枚の写真に写る対象物体がSfM/MVS技術を使って3Dデータ化されるプロセスを、実例と合わせてご紹介します。

Tensorflow.jsとMobileNetV2 SSDLiteによる物体検出例

COCO-SSDモデル（mobilenetV2-SSDLite）をTensorflow.jsで使用して、Webブラウザ上でカスタムオブジェクトの検出を行う方法について説明します。

移動する物体の追跡と指定の境界をまたいだことの検知

動画に映る物体が特定の境界線を跨いだことを検知する通過検知という技術を紹介・解説します。

動画中の物体の動きを検知する技術（OpencvJSを利用したOptical flow）

動画に映る物体が動いたのか、どう動いたのかを検知するために利用されるOpticalflowという技術について紹介するとともに、OpenCV.jsと呼ばれるライブラリを利用したOptical flowの導入具体例について紹介・解説します。

OpenCV3を使った画像処理

画像処理には数学的な計算処理が欠かせません。そうした画像処理をC/C++、Java、Python等の言語で利用できるオープンソースのライブラリがOpenCVです。画像処理のライブラリであるOpenCVについて、執筆時点では情報の少ないVERSION 3系の使い方を解説します。

画像処理を用いた自動車のナンバープレート（自動車登録番号表）の解析

PythonとOpenCVを利用して、画像処理による自動車のナンバープレートの解析という技術検証を行いました。自動車のナンバープレートを読み取りたい事例として、車両の管理や取り締まりが挙げられます。我々の生活の中で幅広い使用用途が考えられますが、今回は屋外での利用を想定とした条件としました。その際の作業過程や結果などについてご紹介します。

色見本を用いた画像の色調補正技術

撮影環境の光の色の影響を受けて撮影された画像の多くは、人の視覚がとらえる色とは異なる色味が付いてしまいます。例えば、蛍光灯を光源とすれば青っぽくなり、晴れた日の太陽を光源とすれば黄色っぽくなります。この記事は、そのような画像から色味の偏りを取り除いて、実際の色に近い画像に補正する技術について詳しく解説します。

AI・画像処理を用いた自動車のナンバープレートの検出・照合

カメラに写る「ナンバープレート領域の検出」及び「複数のナンバープレートの一致判定（別の場所で同じナンバープレートを見つけること）」を目的としたAI・画像処理の技術情報を紹介します。

L515を用いた物流倉庫棚の在庫管理への活用実験

物流倉庫棚の在庫管理の効率化を想定して、センサーとしてL515（高精度LiDAR深度カメラ）を用いた場合、どの程度の精度が出せるか、どういった使い方であれば物流倉庫棚の在庫管理の効率化に活用できるかを紹介します