AI開発のケーススタディ

PARACEL社は、屋内顔認識、自動家屋描画デザイン、ナンバープレート認識など、さまざまなタイプのAIを開発してきました。

社内の顔認識

  • 課題多くの会社では100人以上のスタッフが業務を行い、毎日多数の来客がいます。システムは、高い精度でスタッフとお客様を認識しなければなりません。
  • PTSのソリューション:
    • 顔認識システムに関する最先端のソリューションと顔認識システムに関する研究成果」を実装し、わずかな撮影画像のみの学習で問題を解決しました。
    • Ultra Lightを顔検出に使用すると、検索時間が10ナノ秒未満に短縮されます。顔はdlibを使用して位置合わせが行われ、顔のランドマークが検出され、さらにSORTアルゴリズムによってトラッキングされます。
    • Siamese Networkで学習された少数ショットのMobileFaceNetv2を使用して、精度を損なうことなく、パラメーターの数を減らし、CPUでリアルタイムに実行しました。提供されたスタッフの画像を使い、組み込んで、メトリック学習を使用して機械学習モデルをトレーニングし、人々を分類しました。
Aiface
  • 結果

    • リアルタイムのカメラを使用し、数回の学習で、各スタッフのわずかな画像だけを使って、高い精度を達成しました。
    • 正面の写真がある認識済みの人に対してアプリケーションを実行した場合の精度は99.3%。
    • 未知の人(データベースに含まれない人)の検出精度は98.5%。
    • 99%の精度の顔追跡と計算が複数の顔に対してサポートされています。
    • アジア人と西洋人の両方に対応しています。

住宅デザイン

入力:土地のジオメトリ画像出力:この土地の家の設計図

疾病検出

animal tracking

入力:ビデオストリーミング出力:犬のような座り方をしている豚の画像フレーム

車両検出

Vehicles tracking

入力:ビデオストリーミング出力:検出された車

ナンバープレート認識

License tracking

入力:ビデオストリーミング出力:車両ナンバープレート

感情判定

face tracking

入力:感情が見える画像フレーム出力:感情が付加された画像フレーム

feel tracking
feel tracking

スケルトン検出

Human gesture tracking

入力:ビデオストリーミング出力:人間の骨格判定

ヒートマップ

heatmap

入力:ビデオストリーミング出力:人数カウントとヒートマップ