AIや画像認識技術を組込んだシステム開発・エッジコンピューティングエムベースは位置情報に関連したシステム開発を得意としており、IoTに絡めた開発も可能です。ベトナムでのオフショア開発にも精通しており、15年以上に及ぶノウハウと実績があります。当社は新たなチャレンジの一環として【画像認識】にもチャレンジしております。上記3点に対し、知見を得る為に今回のPJを起こしました。特定の交通標識の画像認識モデルを作成し、スマートフォンアプリに実装。リアルタイムに画像認識をし、認識した場所を地図上にプロッティングするアプリケーションを作成する。3種類の交通標識を認識する。サービスのイメージ画像認識部分について今回のプロジェクトの目的のひとつ[ベトナムでの先端技術への対応検討]を検証する為、学習モデルの作成をベトナム側パートナーにお願いする事となりました。Duy教授と協議し、学習モデルの作成・チューニングを依頼する事としました。MMLabについて今回、PoC制作にあたり共同で開発頂いたMMLabはAIの技術取得を目的とした研究室でコンピュータービージョン・AIに特化した最先端の研究所です。(NIST)のスポンサーで行われたTRECVIDワークショップを含む多くの技術コンテストに参加し、画像検索部門において多くの受賞経験があります。今回のPJでは下記の様な体制でサービスを構築する事となりました。お互いの長所を組合せる事で、スマートフォンを活用したエッジコンピューティングを実現。リアルタイム画像認識により、結果だけをクラウドにアップする事でサーバコストの大幅な実現とリアルタイムでの情報共有環境を実現しました。画像認識の精度について検証方法としては、似た状況で別途取得したルートの画像をPC上で流し確認をしました。▼50km規制の認識精度1:再現率:95%以上2:適合率:85%以上という非常に高い成果を得る事が出来ました。今回のプロジェクトの結果について1:ベトナムオフショアを活用した先端技術への対応検討ベトナムにおいてもAIをはじめとした研究は進んでおり、人材の育成を積極的に進めております。適切な研究所や企業にアプローチする事で先端技術を用いた開発でもベトナムにおいて実施する事は十二分に可能でした。国内とオフショアとでの開発同様、コミュニケーションが最も難しいと思われますが、オフショア開発で長年培ったノウハウを基に密接なコミュニケーションをとる事で国内企業と変わらない開発が出来たと思っております。費用についても一般的な国内企業とくらべ、約1/3に抑える事が出来ました。※開発内容やレポートタイミングによって異ります。学習モデルのスマートフォンへの実装はスムーズに移行できるケースとそうでないケースがありますが、今回のプロジェクトにおいては比較的スムーズに実現する事が出来ました。エッジコンピューティングを実現する事でサーバコストの大幅な削減やリアルタイム処理による時間短縮・工数の削減など様々なメリットがある事を改めて確認する事が出来ました。ご興味を持たれた方はこちらから弊社へのお問い合わせは下記フォームよりお願いいたします。