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ArithmerInspection 紹介セミナー
1. 異常検知
2. 画像検索
3. 超解像
4. ブレ除去
5. 物体トラッキング
2
目次
3
異常検知
・学習インターバル:0.017[hour]
・学習データ数:250
・推論インターバル:1[minute]
パラメータ
raw画像(左)
カメラから取り込んだ画像
検知された異常領域を赤枠で重畳
activation map(右)
青から赤くなるにつれて異常度が
高いことを示すマップ
4
異常検知
画像内の物体が常に動いているケース
UCSD Anomaly Dataset
学習データ:500枚(右図)
学習データの特徴
・歩行者のみ
・ほぼ領域中央を移動する人のみ
推論結果
車両、画面下部から現れる人
間を検知
自転車も学習データにないた
め、比較的異常度が高い
5
画像検索
画像検索とは
画像をインプットとしてそれと似ている画像をDBから検索してくるタスク
・DBに登録するラベル付きの画像データ
Baroque
art
例)
Cubism
Ukiyo-e
…
画像検索システムを導入して、
社内蓄積されたデータを有効活用しよう!
必要なデータ
6
画像検索プロトタイプ
■学習時
・学習データフォルダ選択
・特徴量抽出器の自動選択
・特徴量次元のチューニング
・Metric Learningを用いた
特徴量の学習
・DB出力(csvデータ)
■推論時
・モデル選択
・クエリ画像選択
・DBファイル(.csv)選択
・検索及び結果表示
機能
7
超解像(Super-resolution) とは画像処理技術の一つで、入力画像の解像度を高めて出力画像を作る技
術のことです
超解像
https://missinglink.ai/guides/computer-vision/super-resolution-deep-learning-making-future-clearer/
https://dmitryulyanov.github.io/deep_image_prior
Image denoising (ノイズ除去)
Image restoration (復元)
用途
8
ブレ除去
ブレ除去 (Deblurring) は、画像からぼやけた部分を除去する技術のことです
Image restoration (復元) OCR(光学式文字認識)用
• 単オブジェクトトラッキング
• 適用事例
物の存在有無判定 作業進捗の計測
9
物体トラッキング
• 複数物体トラッキング
10
物体トラッキング
• 属性抽出
• 年齢、性別、髪の長さ、眼鏡、服装、荷物など
11
物体トラッキング
• Heatmap / trajectory計算
• 群衆、人気のある場所、最も人通りが多い場所などを特定
12
物体トラッキング
• Heatmap / trajectory計算
• 群衆、人気のある場所、最も人通りが多い場所などを特定
13
物体トラッキング

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