AI × IoTとはカメラやセンサなどのデバイスが取得したデータを、エッジ（データを取得している現場）に配置したコンピュータでAI技術を用いて解析する仕組みです。
近年ではコンピュータの小型化や高性能化、通信の高速化によりAIをエッジデバイスに実装することが可能です。監視カメラや工場内での不良品検知など様々な領域で活用が期待されている技術ですが、リアルタイムのAI処理が必要であり、開発コストが障壁となってしまうといった課題があります。
Global Walkersでは、ソフトウェア開発力、AI技術、画像処理技術をかけ合わせた、Realtime AI Framework 『GW-Edge』を開発しています。
IoT向けAIフレームワーク GW-Edgeの特徴
リアルタイム処理
モジュールの並列処理により、連続的に入力される画像データに対してディープラーニング(Deep Learning)などの処理を逐次実行することが可能です。
カメラから画像データを受け取っている間も、取得済みの画像データをリアルタイムで処理し物体を検出するなど、並列処理を容易に実現可能です。
柔軟なシステム構成
お客様が必要な機能に合わせて、モジュールの追加、削除が容易に行えます。
画像キャプチャモジュール、物体検出モジュール、人検出モジュール、Eメール通知モジュールなど様々な機能の実装が容易に行えます。
複数言語で実装可能
各モジュールごとに、python, C++などの複数言語を機能や目的に合わせて選択可能です。
処理負荷の高い画像処理はC++で高速な処理を実現し、頻繁に修正する可能性がある箇所やDeep Learningはpythonで実装するなど、効率よく開発することが可能です。
システム構成例
GW-Edge活用例
応用例1
工場での不良品検知
- 1.工場のラインなどに設置したカメラから取得した画像データから、不良品個所を自動で発見します。
- 2.不良品を発見した際には、リアルタイムで従業員にアラートを出すことが可能です。
応用例2
介護施設での見守りシステム
- 1.高齢者の転倒などの異変を検知し、リアルタイムで介護従事者にアラートを出すことが可能です。
- 2.体温検知や接触箇所検知を活用することで、感染症予防にも活用可能です。