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自動運転の障害物認識とは?課題と対策・製品を解説

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AI・人工知能
デジタル人材育成支援
ブロックチェーン
量子コンピューティング
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AI・人工知能における自動運転の障害物認識とは?

自動運転システムが、走行中に遭遇する様々な物体(車両、歩行者、自転車、動物、落下物など)を正確かつ迅速に検知・識別し、安全な走行を維持するための技術です。AI・人工知能は、カメラやLiDAR、レーダーなどのセンサーからの情報を統合・解析し、リアルタイムで障害物の種類、位置、速度、進行方向などを判断します。

各社の製品

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ソリューション・ポートフォリオ『WizMind』
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『WizMind』は、先端のAI技術でバーティカル市場を強化する
ソリューション・ポートフォリオです。

受賞歴のあるディープラーニングアルゴリズムを使用。
IPC/NVR/PTZ/XVR/サーマル分野およびソフトウェアプラットフォームなどの
プロジェクト指向の製品で構成されています。

正確で信頼性が高く包括的なAIソリューションを政府/小売/エネルギー/
金融/輸送などの業種に提供します。

【特長】
■正確性
■高信頼性
■総合的

※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。

AI向け画像アノテーション
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ハードウェアのスペック向上とともに、AI(人工知能)へのニーズは日増しに高まっており、従来のルールベースによるAIや、応用技術であるRPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)から、ディープラーニング(深層学習)へとニーズは移りつつあります。
実現には大量の学習データ(教師データ)の準備が必要不可欠ですが、「AI向け画像アノテーション」サービスでは、高品質・低価格のアノテーションサービスをご提供いたします。

プラットフォーム『Superb AI』
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『Superb AI』は、データ駆動型モデルの作成に必要なすべてのツール、
自動化、およびリソースを備えたプラットフォームです。

導入プロセス全体を効率的にサポートすることで、企業のAI導入を
成功に導きます。

また、チームのニーズや状況に応じて、専門家によるデータサービスや
AI開発コラボレーションプラットフォーム(SaaS型)を活用することができます。

【取扱製品】
■Superb Curate
■Superb Label
■Superb Model
■Superb Services

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

望月印刷株式会社 事業紹介
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高度な技術を要する印刷・製本加工や表面加工、画像の修正・合成、
印刷データのデジタルメディア展開など。

デジタル撮影黎明期から撮影機材レンタルやフォトレタッチを手掛け、
高品質な印刷物を制作するための画像処理やモノづくりのノウハウを蓄積。

確かな人の技による高度なクリエイティブを実現しています。

【事業内容】
■オフセット、特殊印刷など
■製本、表面、レター、その他特殊加工など
■画像合成、修正
■ワンソースマルチユースなど

※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。

AI SOLUTIONS
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moztec株式会社にて提供する「AI SOLUTIONS」について、ご紹介いたします。

セキュリティ向けの顔認証、不審者検出、マーケティング向けの交通量分析、
人流分析等、先進のAI技術を基盤としたソリューションを開発・提供。

その他、モバイルデバイスをユーザーインターフェイスとしたソリューションや、
物流分野にカスタマイズされたソリューション、警備支援ソリューションなども
提供いたします。

【ソリューション】
■顔認証
■属性分析
■不審者検出
■人流分析
■車番読取
■通行量測定

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

画像認識AIソリューション『nVision』
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『nVision』は、様々な用途に利用できる画像認識ソリューションです。
物体検出や画像分類、動画内のアクション検出などを行うことができます。

また、当社の専門家が取組みテーマの検討から、PoC事前準備における
実現可能性の判断までを無償で行います。

有償PoCでは対象領域を特定したうえで画像を取得し、期待する効果が上がるかを
段階的に検証しながら業務への適用に向けAIの実装を進めていきます。

【導入効果】
■自動化・省力化
■技術継承
■平準化

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

AI受託開発サービス お客様のニーズに沿った最適なAIを開発
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リアルタイム画像解析、最適化問題、データ分析など、お客様のニーズに沿ったAI開発を行います。各種調査・分析、論文調査・実装などで技術開発もご支援します。

【画像解析AI開発】
監視カメラの画像を活用し、人に代わってAIが自動化・省力化。高精度、且つロバスト性の高いAIモデルを開発。NVIDIA社DeepSreamSDKとJetsonを使用した高速・リアルタイムのエッジAIの画像解析にも対応可能

【最適化問題ソルバー開発】
輸送・配送の計画/従業員のシフト作成/各種組合せ問題などお客様特有のニーズにあった最適化問題ソルバーをカスタムで開発

【データ分析AI開発】
データ分析により、異常検知、故障予知、各種予測などを行います。故障予測の精度向上などで省力化と万一の重大事故防止に貢献

【各種調査・分析、論文調査・実装】
最新の海外論文の調査や実装など高度な技術開発のR&Dのアウトソース先として活用可能、新規事業開発における各種調査・分析、戦略立案などにも対応

【コンサルティングサービス】
新規事業開発コンサルティングからAIを活用した開発まで、大手企業品質でご支援

画像解析に特化したAIシステム開発サービス
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当社では、画像解析に特化したAIシステム開発を行っております。

「AI」というワードが世間に広く認知され、日本のAI技術がGDPを下支えすると、
その期待は膨らむ一方です。しかし現状のAIを技術者目線で考えると、それは
過剰な期待であると危機感を覚えずにはいられません。

当社はそんな皆様の期待にお応えするべく、現状のAI技術をさらに発展させ、
皆様の期待を裏切らないAIを、皆様の業務を圧倒的に効率化するAIシステムを、
開発いたします。ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。

※詳しくはお気軽にお問い合わせください。

Dynamic Neural Accelerator(DNA)
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『Dynamic Neural Accelerator(DNA)』は高い演算能力・超低遅延・スケーラブルな
推論エンジンが特長の、柔軟性のある深層学習推論用IPコアです。

他の標準的なプロセッサと比較して優れた電力効率を誇りながら、
ストリーミングデータにおいて推論の超低遅延性を実現いたします。

ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。

【特長】
■超低遅延性AI推論用IPコア
■堅牢なオープンソースのMERAソフトウェアフレームワーク
■FPGAにも、ASIC・SoCにも搭載可能
(写真と下記リンクは、Bittware(日本Molex社)のFPGAカード・IA420FにDNAが搭載された例です)
 
※詳しくは下記リンクをご覧いただくか、PDFをダウンロードしていただくか、または弊社にお問い合わせください。
参照リンク:https://www.bittware.com/ja/ip-solutions/edgecortix-dynamic-neural-accelerator/

【資料】AI技術を用いたモーションキャプチャーとその用途
ダウンロードお問い合わせ

当資料では、AI技術を用いたモーションキャプチャーとその用途について
ご紹介しております。

「AIについて」をはじめとし、「AIの手法」や「深層学習の原理」、
「AIによる利点」など、各項目ごとに詳しく掲載。

画像データを用いて、バッティングや運搬の事例なども掲載しており、
導入検討の際に、参考にしやすい一冊となっております。

【掲載内容(一部)】
■会社概要
■ハイスピードカメラ
■視線・眼球運動計測
■モーションキャプチャー
■AIについて

※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。

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AI・人工知能における自動運転の障害物認識

AI・人工知能における自動運転の障害物認識とは?

自動運転システムが、走行中に遭遇する様々な物体(車両、歩行者、自転車、動物、落下物など)を正確かつ迅速に検知・識別し、安全な走行を維持するための技術です。AI・人工知能は、カメラやLiDAR、レーダーなどのセンサーからの情報を統合・解析し、リアルタイムで障害物の種類、位置、速度、進行方向などを判断します。

​課題

悪天候下での認識精度低下

雨、雪、霧、逆光などの悪条件下では、センサーの視界が悪化し、AIによる障害物の認識精度が著しく低下する可能性があります。

未知の障害物への対応

学習データに存在しない、予期せぬ形状や動きをする障害物(例:散乱した荷物、特殊な形状の車両)に対して、AIが適切に認識・判断できないリスクがあります。

リアルタイム処理の遅延

膨大なセンサーデータをAIがリアルタイムで処理し、瞬時に判断を下す必要がありますが、計算リソースの限界やアルゴリズムの複雑さから処理遅延が発生する可能性があります。

誤認識・見落としのリスク

AIが障害物を誤って認識したり、逆に障害物を見落としてしまうことは、重大な事故に直結する可能性があり、極めて高い信頼性が求められます。

​対策

センサーフュージョン技術の高度化

複数の異なるセンサー(カメラ、LiDAR、レーダーなど)の情報を統合し、それぞれの長所を活かすことで、単一センサーの弱点を補い、悪天候下でも安定した認識を実現します。

深層学習モデルの継続的な学習と更新

多様な環境や状況下で収集された大量のデータをAIに学習させ、未知の障害物にも対応できる汎用性と適応性を高めるために、モデルを継続的に更新・改善します。

エッジコンピューティングの活用

車両に搭載された高性能なコンピューティングリソース(エッジデバイス)でAI処理を行うことで、クラウドへのデータ送信遅延をなくし、リアルタイム性を向上させます。

冗長化と検証プロセスの強化

認識アルゴリズムの冗長化や、シミュレーション、実証実験を徹底的に行うことで、誤認識や見落としのリスクを最小限に抑え、安全性を確保します。

​対策に役立つ製品例

統合センサーデータ処理システム

複数のセンサーからのデータをリアルタイムで統合・解析し、AIによる障害物認識の精度と速度を向上させるための基盤を提供します。

アダプティブ深層学習認識エンジン

様々な環境変化や未知の物体に対応できるよう、継続的に学習・適応するAIアルゴリズムにより、障害物認識のロバスト性を高めます。

リアルタイムAI推論アクセラレーター

車両搭載のAI処理を高速化し、センサーデータのリアルタイム解析と迅速な判断を可能にするハードウェアおよびソフトウェアソリューションです。

高精度3D環境マッピングシステム

LiDARなどのセンサーで取得した高精度な3次元データを活用し、障害物の形状や位置をより正確に把握することで、認識精度を向上させます。

⭐今週のピックアップ

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