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Composite Finder

概要

概要

Composite Finderは画像群から任意のシチュエーション画像を抽出するシステムです。
データベースに登録したい画像群から、ユーザーにて抽出したい画像を入力すると、入力画像に類似したシチュエーション画像がピックアップされます。

Composite Finderでは下記2パターンの方法を用いて画像を抽出することができます。

  1. 画像検索:画像全体における類似シチュエーション画像を抽出します
  2. 画像範囲検索:画像内の一部の領域をクリッピングし、その領域内のシチュエーションに類似した範囲を含む画像を抽出します

Composite Finderでは、新規の画像をデータベースに登録する際、オブジェクトのラベル付けが不要です。そのため、走行画像だけでなく様々な撮像対象に対応することが可能です。

開発背景

開発背景 (1)

通常、各種認知・判断アプリケーションを開発するにあたっての学習データ/検証データはユーザーが人的確認により画像のピックアップを行っていることが多く、膨大な作業が発生します。

また人的作業のため作業ミス等の問題が懸念される他、人による感覚的な作業のため、数値として判断を可視化することができず属人化業務となる恐れや、トレーサビリティを妨げる要因となり得ます。

開発背景 (2)

特殊な場面(例:工場、プラント内)でのシチュエーション抽出は市場参入している製品が少なく、内製で作成しようにも膨大な作業が発生する他、外注するにも工場を撮影した画像群を外部業者へ展開することが機密上困難となるケースが多く存在しています。

Composite Finderを導入することで作業の自動化を図ることが可能となり、上記問題点の解決へつなげることが可能となります。

使用イメージ

  1. データベース構築時に画像解析技術を用いてシチュエーション傾向を抽出
  2. ユーザーが指定した抽出したいシーンの構図をinputとし、画像群の中からその画像と類似した傾向を持つ画像を抽出する
  3. ユーザーが指定した抽出したいシーンの構図をinputとし、画像群の中から画像内の一部の領域をクリッピングし、その領域内のシチュエーションに類似した傾向を持つ画像を抽出する
使用イメージ

ユースケース例

各種認知・判断アプリケーション開発

自動で類似画像を抽出するため、大幅な開発工数の削減が見込めます。

今後の機能拡張

Deep Learning・機械学習モデルに必要な教師データの自動作成(自動アノテーション)

Deep Learning・機械学習モデルに必要な教師データの自動作成(自動アノテーション)

アノテーションツールと連携させることにより、現行人手で行っているアノテーション工数が大幅に削減されます。

シチュエーション分析

シチュエーション分析

データベースを構築する際、画像+様々なセンサー情報をセットでデータベースに格納することで、同一シチュエーションの前後にどういった要因が発生したかを分析できます。

例)センサーの誤検知が発生した際、どういったシチュエーションであったかを網羅的に分析

スクリーンショット

  • メイン画面
  • メイン画面(検索結果表示)
  • 画像検索画面(領域指定)
  • Composite Finder 紹介動画

ライセンス

ライセンス形態 初期ライセンス *1
保守サービス *2
提供単位 1利用端末 / 1ライセンス *3
提供形態 Webダウンロード *4*5
ライセンス価格 別途下記までお問い合わせください。
お問い合わせ先:製品窓口宛
info@ipx.co.jp
販売開始時期 2021年2月1日

*1 初年度1年間の保守サービス料を含みます。

*2 保守サービスは1年間毎の更新が必須となります。

*3 システム構成として、インストール数とDBインスタンスのアクセス数は紐づく形となります。

*4 デバイスでの提供をご要望いただく場合、オプションとしてUSBドングルをご用意しております。お見積り時に別途お問い合わせください。

*5 オプションとして、WEBブラウザからのアクセス機能を拡張することが可能です。お見積り時に別途お問い合わせください。

※画面は開発中のものです。製品版とは異なる可能性があります。