「なんとかしたい」
「こうあってほしい」
そんな想いをIT技術で実現します
システム開発のプロフェッショナルとして、下記のような実績を有しています。
- 小規模～大規模まで多様なWebサービス開発
- クラウド環境構築、ネットワーク設計
- 画像解析、物体検出、3Dモデル化システム
- AIの導入支援、システム開発、学習モデル構築
- ドローンを使ったセンシング、データ解析
- その他IT全般のご相談
画像解析によるドローンの屋内自律飛行
非GPS環境下である屋内において、ドローンを紙のマーカーによって飛行制御する技術
ポイント
- SLAMや無線機を用いた飛行制御もあるが、マーカーによる飛行制御の場合は設備投資が少なく導入できる
- GPS非対応の屋内環境下でも自律飛行が可能⇒操縦者が不要
- 操縦者が不要になることで「屋内倉庫の検品自動化」や「設備点検点検の巡回自動化」といった応用が可能
めっき表面積のリアルタイム自動計算
工場に設置されたカメラで撮影した動画を解析し、リアルタイムでめっき部分を検出
表面積を公式に当てはめて自動計算する技術
ポイント
- 画像処理で表面積を自動計算し、モニターに出力されたQRコードをハンディリーダーで読み取ることで計算結果の自動入力にも対応
- 従来は表面積計算～計算結果まで人の手で処理しており、計算精度も効率も低い
機械学習(AI)による不純物混入率検査
建設現場等で使用される再生骨材について、撮影した画像から不純物を検出、混入率を自動計算する機械学習型の検査システム
ポイント
- 不純物を含んだ数枚の写真を学習させることで、以降に撮影した画像中の不純物を検出 極めて少量の学習データから迅速、高精度の判定を実現
- 撮影画像を格子状に分割し、各マス目ごと並列解析させることで、100領域の混入率を数秒で計算
- インターネットに接続可能なカメラ付きスマートフォンやタブレットのみ携行すれば、検査現場でオンタイムに混入率を判定可能
機械学習(AI)による材料分離判定
建設現場等で使用される高流動コンクリートの材料分離を判定する機械学習型の検査システム
ポイント
- 従来、コンクリートの流動性はスランプフロー（円形に広がったコンクリートの直径）を目視で計測して判断しているが、少量の学習データから迅速、高精度の判定を実現
- 学習データは、材料分離した画像を含む十数枚の写真のみ
- インターネットに接続可能なカメラ付きスマートフォンやタブレットのみ携行すれば、検査現場でオンタイムに混入率を判定可能
