学習モデルは独自に作成！エッジデバイスへのAIソリューションの提案例をご紹介します
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。
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基本情報
【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 ※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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企業情報
Beeでは、組込みソフトウェア開発はもちろん、連携するアプリやクラウド・AI開発まで一括して対応し、従来の組込みソフトウェアの枠に囚われない革新的技術をフォローしています。 顧客要求及び、自主ソフトウェアの設計・開発・保守において、情報セキュリティマネジメントシステム規格「ISO/IEC 27001:2013」の認証を受けています。 また、「DX化」が重要視されている昨今ではありますが、2006年の創業当時からペーパーレス化・クラウド化を実現しており、情報セキュリティ面のみならず社内環境の改善を常識としています。
