モノ・空間の認識、判別を行う3Dデータ解析Deep Mesh

Rist独自のニューラルネットワークを利用して、画像・映像から点群データに変換して対象を認識。
ドローンカメラやレーザーレーダーを利用し、
肌感覚で対象の的確な把握・分析が可能になりました。

3Dデータ解析で扱う3つの技術

分類Classification

3Dオブジェクトを認識・判別する技術。種類判定や、定性的なランク付け等が行える。

部位の特定Part Segmentation

対象の各部位領域を自動で判別する技術。必要な部品情報等を抜き取ることができる。

空間認識Semantic Segmentation

画像から物体を抽出し、各オブジェクトの境界輪郭線を認識する。空撮3D風景データなどから、エリア情報を解析することができる。

case.01自立飛行型ドローンと
AIを活用した施工の最適化

戸田建設株式会社

発破現場をリアルタイムで“見る”ためのドローンカメラ「Blast Eye」と、
熟練者の観察・判断を学習し“現場の良否を判定”する「Blast AI」を開発。

戸田建設㈱と㈱Ristは、山岳トンネルの発破掘削工法において、発破後の飛石(発破飛石)の形状から次の発破パターンを検討するために、従来熟練のトンネル技能者が行っていた発破の良否判定をAIにより自動化する「発破良否判定システム:Blast Eye/AI:ブラスト・アイ」を開発しました。

Blast Eye

Blast AI

case.023DレーザーレーダーのAI活用

3D-LIDARによるリアルタイム三次元情報の取得と物体認識・行動解析・形状認識技術

3Dレーザーレーダーによる動体検知例

歩行者の存在を認識すると同時に、動体ベクトル(移動方向と移動速度)も検知する

https://www.konicaminolta.com/jp-ja/future/3dlr/
https://special.nikkeibp.co.jp/atcl/NBO/16/010500001/

Deep Learningによる低反射率物体の距離推定

3D-LIDARの課題である低反射率物体の距離測定精度を向上

Flow導入の流れ

  1. 01調査・分析

    お客様の製品、既存製造ラインへの導入、新規構築など、目的に合わせた導入方法を立案いたします。
    メール・テレビ電話・⾯談などを通じて、ざっくりとしたご相談ベースから実現可能性を検討いたします。まずはお気軽にお問い合わせください。

  2. 02システム設計

    お客様の現場に合わせてデータ収集を行い、最適な学習アルゴリズムを考案、プロトタイプ開発を経て本開発・納品いたします。
    必要の応じてハードウェアを始めとした各分野の企業との協業を行い、特殊な検査にも対応できるハードウェアの設計・開発も行います。

  3. 03効果測定・検証

    構築したラインを実際に動かしながら効果測定・検証を行い、AIプログラムがフルにパフォーマンスを発揮出来るようチューニングを行います。

  4. 04システムの運用開始

    導入後は保守点検、AI追加学習でお客様をサポート致します。
    より高度な検査へのご相談、開発も行っています。