転移学習と学習モデルを使用して処理負荷軽減!レシピの自動提案を実現した事例
お客さまは、「カメラで食材を認識させる画像認識の技術を実装し、 食材を正しく認識した後に、料理に紐づくレシピを提案したい」という 課題を抱えていました。 画像認識技術の実装にあたり、カメラで材料を正しく認識させる必要があり、 またRaspberryPiのような小型PCでも動作させる為に、転移学習と 学習モデル(mobilenet)を使用して処理負荷軽減を実現。 作業工程認識において各工程での作業状況をカメラで認識させ、 現在どの工程まで進んでいて、次はどの工程なのかを認識し、次工程への フォローまでを実装しました。 この他、ジェスチャーによる製品制御を実現した事例もございます。 詳しくは下記関連リンクにて閲覧いただけますので、ぜひご覧ください。 【事例概要(一部)】 ■クライアント業界:エレクトロニクス ■サービスライン:テクノロジー / IoT ※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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【その他の事例概要】 <お客さまが抱えていた課題> ■コンセプト案:A ・カメラで食材を認識させる画像認識の技術を実装し、食材を正しく認識した後に、 料理に紐づくレシピを提案したい ■コンセプト案:B ・ジェスチャー認識により、様々な製品制御を行いたい <支援内容・成果> ■「コンセプト案:A」の実現 ・転移学習と学習モデル(mobilenet)を使用して処理負荷軽減を実現 ・作業工程認識において各工程での作業状況をカメラで認識させ、現在どの工程まで進んでいて、 次はどの工程なのかを認識し、次工程へのフォローまでを実装 ■「コンセプト案:B」の実現 ・画像認識技術+機械学習(環境光による影響を除外)により認識精度の向上を実現 ・画像認識、重量センサー情報は端末側で処理を実施し、情報をクラウドでアプリ連携し ユーザーがコントロールできる仕組みを確立 ※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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