分業開発体制の実現

開発フレームワークとして 機械学習領域とアプリ開発領域を明確化

開発、運用・保守のコスト削減

・複数の学習モデルを同時に利用可能
・学習モデルの入れ替えが容易
・単一言語での開発が可能
・外部環境に依存しない柔軟な仕組みの構築が可能
・処理スピードの向上

開発フレームワーク
誰にでもAIの開発、運用・学習が出来る仕組み

・データ形式の標準化
・通信プロトコルの標準化
・インターフェースの標準化

フレームワーク利用による効果

・開発と実行のパフォーマンスの効率化
・環境構築の簡素化 ・メンテナンス・更新の簡素化

モデル学習
お客様自身で画像解析モデルを準備出来る機能です。

・データ収集：学習に必要な画像を準備します。
・データ加工：画像にアノテーション（タグ付け）を行ないます。
・モデル構築：画像認識を得意とするモデルを構築します。
・モデル評価：構築したモデルの精度を評価します。
・再学習：評価結果を基にモデルのチューニングを行ないます。

STREAMING-ANNを利用したAI画像解析処理の利用が可能。

標準で搭載しているモデルで、人物、車両などの認識が可能です。
専門分野の解析は、カスタムのモデルを用意した利用が可能です。

利用方法例

人物：人物カウント、滞在時間カウント、侵入検知、混雑検知、空席検知　など
車両：車両カウント、駐車時間カウント、駐車場の満空検知　など