音声合成・認識により車検システム

車検など点検・メンテナンスの業界で音声合成・認識の技術を活用して、伝統的な点検チェックシート方法に基づいた多くの欠点を回避できる、点検・メンテナンスの業界を真のペーパーレス化。

伝統のメンテナンスは点検チェックシートを基つく、点検漏れなど問題が存在し、メンテナンス現場の汚れなどにより点検チェックシートの破損や汚れのいずれ場合、点検情報の欠損が発生し、今後の点検・メンテナンス情報を照会・確認できるために、担当により点検情報の手動登録が必要し、すると手作業のコストも増えてしまう。

音声合成・認識の技術を基つく、車検など点検・メンテナンスを真のペーパーレスへシフトした、作業のコストを大きく低減できた、点検・メンテナンス情報を全電子データ化に実現できた、点検・メンテナンス情報の管理効率を向上された、企業のイメージも高めた。

弊社の音声合成・認識技術では、流暢度の面は非常に自然、識別率・正確率にも非常に高いレベルに達している、実践的応用に完全に満足している。

LOGO画像検出・正規性判定システム

大型企業が会社の諸文書中にロゴの使用上の正規性(コンプライアンス)を遵守しているかどうか必ず担当者により確認しているが、こうした人工的な作業を行うと巨大な人件費コストがかかり、かつも判定の信憑性が担当者の主観感覚に依存される。弊社が開発した知能化システム――『LOGO画像検出・正規性判定システム』は上記の述べている問題を解決できるです。

該当システムは主に二つモジュールで構成し、検出モジュールと正規性判定モジュールです。検出モジュールに対しては、伝統の画像処理方法と機械学習の識別方法を組み合わせ、伝統の画像処理方法のロバスト性を活用し、信頼性がある認識結果を得て、機械学習の識別方法を通じて、画像の異変有無、画角の転換、ターゲット画素のかぶるなど複雑なケースも強い認識できる。正規性判定モジュールに対しては、企業のロゴ使用規定文書によりコンピュータビジョン技術の判定ルールを策定、例えば尺度、解像度、ロゴ本体色、ロゴ背景色など、文書毎にロゴの一つ一つを判定する、正規性(コンプライアンス)違反の理由を明確してインプットする。大量のテストの実施により検証を経て、期待の識別精度に達してた。

該当システムを利用して文書の選別が全デジタル化になった、人件費大幅に削減できた、企業の内部プロセスの正規性(コンプライアンス)を向上できた、業務効率を高めた、企業のイメージを大きく持ち上げた。

マシンビジョン人間体の姿勢自動認識システム

「人間中心のコンピューティング」の台頭と生活における新たな応用により、人間体の姿勢認識と行動理解について、コンピュータビジョンの分野におけるますます研究のホットスポットとなっています。 ‎ ‎該当システムは、ターゲット人物のキャラクターをフォーカスして特徴データの抽出、加工、ディープラーニングの人工知能的アルゴリズムにより、ターゲット人物を迅速かつ正確な姿勢認識できるが、また、Web APIのインターフェースを通して外部にアクセスできるよう認識方法を提供します。 ‎ ‎‎該当システムは、静的画素、ビデオストリームおよびカメラ映像など形成したターゲット人物から特徴データ抽出、加工及び判別できるが、画像やデータなど情報表示はすべて可視化で流れます。今現在、スクワット、歩行、立つなどの姿勢をよく認識出来ている、正確度は96%以上にある。‎ ‎この技術は広い範囲で応用できるが、主にインテリジェントビデオモニタリング、工場作業状況モニタリング、患者モニタリングシステム、ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI)、バーチャルリアリティ、スマートホーム、インテリジェントセキュリティ、選手トレーニング補助、コンテンツベースのビデオ検索とインテリジェント画像圧縮など広い応用の場面を期待できます。

情報検出・黒塗り脱感システム

全世界的なデータの爆発的増加及びデータのインタラクションを大規模に行う、その中に電子文書が大量の情報を載せれる、企業や個人の中でも幅広い範囲で活用している。

ますます多くの企業がビッグデータを利用して業務分析と決裁補助としているが、しかし敏感な情報を含まれた電子文書の漏洩や公開時に敏感な情報のフィルタリングしていないと、厳重な結果を招く恐れがある。弊社が開発した知能化システム―—『情報検出・黒塗り脱感システム』、電子文書のセキュリティ性を有効に确保できる。

該当システムは主に二つモジュールで構成し、検出モジュールと黒塗りモジュールです。

検出モジュールに対して、テキストと印鑑・サインの二つ検出処理。テキストの検出は、伝統のルールに基く方法とディープラーニング方法を組み合わせ、正則適合アルゴリズムを通じてデジタル類の敏感な情報を検出する、前後文情報を利用してディープラーニングモデルの構築による名称主体類の検出と特定する。印鑑・サイン類の検出では、ディープラーニング方法に通して実現したため、とても特徴がある印鑑の検出度の確保同時にサイン文字の間隔が過密や遮るなど複雑なケースの手サインの検出度も向上できた。黒塗りモジュールでは、検出した類別情報と特定位置に黒塗ります、黒塗った文書をプレビューさせ、プレビュー画面で照合・チェックできます。

該当システムは、情報検出・黒塗りがすべてデジタル化を実現した。ビックデータ時代のプライバシー保護を背景に、このシステムが情報の公開や交換により便利、プライバシーの保護と情報交換の応用箇所がさらに広がっていけます。