Global Walkersではディープラーニング(Deep Learning)と画像処理を駆使し、様々なAIソリューションを提供しています。
開発実績は、監視カメラ向け人物・物体検出、FA向け不良品検査、建造物のメンテナンス向けひび割れ・錆検出など、多岐に亘ります。
AIブームの真っただ中ですが、実用化を達成したAIシステムは極僅かです。
Global WalkersではDeep Learningのノウハウに加え、高品質な教師データ作成サービス「Annotation One」を活用するとともに、
車載用ステレオカメラの開発経験で培った画像処理の知見を駆使することで、実用レベルの高度なAIソリューションシステムを実現します。

AI-Solution の特徴

Deep Learning

Deep Learning

GW-AI-OCR(文字認識)GW-Pose(3次元姿勢推定)、物体検出モデル、領域分割モデルなど多様なDeep Learningのモデル開発を行っています。監視ロボット向け人物・物体検出など、実用レベルでの実績を有しています。

教師データ作成

教師データ作成

Global Walkersの教師データ作成サービスAnnotation Oneに加え、自社で開発したData Augmentationライブラリにより、高品質な教師データを効率よく作成します。回転、拡大縮小などの基本的なData Augmentationに加え、背景合成により教師データを増強することで、AIの性能を最大限に引き出します。

ハードウェア

ハードウェア

撮像素子、レンズ、フィルタ、小型コンピュータなど、ハードウェアの知見を有しています。ハードウェアの選定からソフトウェアの実装までを一貫してサポートします。

リアルタイム処理

リアルタイム処理

画像取り込み、AIによる画像認識処理や姿勢推定処理、サーバなどへの通知処理をリアルタイムで行うためのフレームワークGW-Edgeを活用することで、効率的な開発が可能です。

画像処理/3次元計測

移動物体の検出、追跡などを組み合わせることで、実用レベルのAIシステムを実現します。また、車載用ステレオカメラの開発経験に基づくカメラキャリブレーション、ステレオ3次元計測、多視点幾何、Depthカメラを用いた3次元計測のノウハウを駆使することで、2次元画像のみからでは得られない3次元情報を計測します。4台のカメラを用いた、人の頭部やボールの軌道計測などの実績を有しています。

ソリューションメニュー

Retail

GW-Retail

GW-Retailは小売店や飲食店などの店舗内における消費者行動検出ソリューションです。
店舗において、Global Walkersの姿勢推定技術GW-Poseを用いて顧客導線や接触箇所を検知することができます。商品棚や壁面、手すりなどの触った箇所を検知し、ウイルス感染予防に繋げることが可能です。

ocr

GW-Post

リモートワーク中の従業員の荷物がオフィスに届いた際に活用可能な、OCR技術を活用した不在者通知ソリューションです。
オフィス不在時に個人宛の宅配物が到着した際、Global Walkersの文字認識エンジン GW-AI-OCRを用い、配達伝票をカメラでスキャンし、 本人へ到着を知らせるメッセージを送ります。

HR

GW-HR

リモートワーク時の労務管理や情報セキュリティに対応した、画像認識ソリューションです。
従業員のリモートでの出勤状況や労務状況の確認、公共空間での画面の盗み見防止などに利用可能です。

導入実績

文字検出

文字検出

人物検出

人物検出

物体検出

物体検出

コインパーキング向けナンバープレート検出システム、監視ロボット向け人物・物体検出システムなど実績多数

開発フロー

  1. Step1

    要件定義・基本設計

    解決したい課題からAIシステムの要件を策定します。入力するデータを取得するためのハードウェア選定、処理するためのコンピュータ選定、AIモデル選定などを、技術コンサルティングとしてサポートします。

  2. Step2

    PoC

    PoC(Proof of Concept)と呼ばれるトライアルを実施し、AIシステムの実現可能性を確認します。

  3. Step3

    プロトタイプ開発

    PoCをクリアした後に、プロトタイプの開発を行います。データの収集およびアノテーション、AIモデル開発・学習、GUI開発を行います。動作検証やデモが可能なレベルのシステムを構築します。

  4. Step4

    開発

    AIの誤認識・未認識シーンの抽出、追加の教師データ作成を行い、AIモデルの追加学習を行います。また、システム全体の開発およびテストを実施し、実用レベルのAIシステムに作りこみます。

  5. Step5

    運用時追加学習

    精度の維持・向上のために、運用後(特に運用直後)にAIの誤認識・未認識シーンの抽出、追加の教師データ作成を行い、AIモデルの追加学習を定期的に実施します。
    データセット作成サービス「Annotation One」によるHITL型のデータ作成を活用し、より実情に合わせたAIモデルの開発を促進します。

FAQ

AI開発についての知識が無いのですが、依頼は可能ですか?

貴社のご要望、課題などのヒアリング後、必要な工程とそれに応じた開発プラン等を弊社からご提案させていただきます。
「こういうことがしたい」というご要望レベルでも問題ございませんので、まずはお気軽にご相談ください。

音声認識など画像以外のAI開発も依頼可能ですか?

可能です。
音声のテキスト化、自然言語処理、各種センサから得られる信号からの異常検知など幅広く対応可能ですので、お気軽にお問い合わせください。