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  1. 全国大会
  2. 79回
  3. 人工知能と認知科学

疎なネットワーク構造を持つDeep Learningを用いた映像分析システム

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/180782
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/180782
08f2b5e0-2124-4847-b386-70f1505c6f6a
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z79-6B-07.pdf IPSJ-Z79-6B-07.pdf (418.8 kB)
Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2017-03-16
タイトル
タイトル 疎なネットワーク構造を持つDeep Learningを用いた映像分析システム
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
三菱電機インフォメーションシステムズ
著者所属
三菱電機インフォメーションシステムズ
著者所属
三菱
著者所属
三菱電機インフォメーションシステムズ
著者所属
三菱電機インフォメーションシステムズ
著者所属
三菱電機インフォメーションシステムズ
著者所属
三菱
著者名 中尾, 尭理

× 中尾, 尭理

中尾, 尭理

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井ノ口, 裕也

× 井ノ口, 裕也

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趙, 雄心

× 趙, 雄心

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山足, 光義

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後藤, 央明

× 後藤, 央明

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佐藤, 啓紀

× 佐藤, 啓紀

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松本, 渉

× 松本, 渉

松本, 渉

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年、IOTやDeepLerningを活用したAI技術の活用が盛んに進められている。弊社では、監視カメラを活用したIoTソリューションとして、コンパクトなDeepLerning技術を活用した映像分析システムを開発した。本システムは、カメラから取得した映像をリアルタイムで分析し、人の所有物や異常行動の判定、置去り物検知、領域進入検知などを行うことができる。DeepLerning技術は、通常GPUを使用してシステムを構築する事が多いが、本システムでは、コンパクトなDeepLerning技術を活用する事で、GPUレスを実現し、演算量の省力化により、より少ない計算機リソースでのリアルタイム処理を実現している。また、映像の差分情報、機械学習手法を取り入れる事でさらなる処理性能、精度を向上させた。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第79回全国大会講演論文集

巻 2017, 号 1, p. 13-14, 発行日 2017-03-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 04:37:48.165563
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