EDGE IoT

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。

グローバルウォーカーズでは、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。

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GW AI Edge Framework

GW-Edgeの特徴

リアルタイム処理

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

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可能です。

複数言語で実装可能

複数言語で実装可能

プログラムをカスタマイズする場合、python, c++など複数の言語を各モジュールごとに選択できます。機能、目的に合わせて適している言語の使用が可能です。
例えば、処理の重たい画像処理は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ディープラーニングはpythonで効率よく開発することが可能です。

機種毎の機能一覧

機種毎の機能一覧

簡単な処理を実行する場合は安価なRaspberry pi4、複雑な処理を実行する場合はスペックの高いJetson AGX Xavierなど、用途に合わせてデバイスを選択可能です。
カメラについても産業用カメラ、Webカメラ、Intel Realsenseなどに対応しています。

※◯はグローバルウォーカーズで開発したモジュールです

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導入実績と応用例

導入実績 警備会社様

導入実績 警備会社様

自立走行する見回りロボットの物体検出システムにおいて、弊社のフレームワークをご利用いただいております。
人検出から物体検出まで、複数のクラスをリアルタイムで検出しています。

応用例1 工場での不良品検知

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 商業施設での顧客分析

応用例2
商業施設での顧客分析

顧客がどこの売り場にどれだけ滞在したかなどを、AIを使って分析可能です。
また、商品を購入するか迷っている顧客を検知し、従業員に知らせて接客を促すことも可能です。

応用例3 介護施設での見守りシステム

応用例3
介護施設での見守りシステム

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する事が可能です。