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OpenCV+ AI Yoloで画像認識の研究開発。飲食店向けARクーポンアプリのデモ

OpenCV+ AI Yoloで画像認識の研究開発。飲食店向けARクーポンアプリのデモ
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内容

OpenCV+ AI Yolo画像認識の研究開発

今回は2018年のセミナーのプレゼンテーションのために以下の3つのデモを研究開発した実績をご紹介します。

  • (1)OpenCV+ AI Yoloで飲食店でのARクーポンアプリ
  • (2)OpenCV+ AI Yolo交通標識認識ARアプリ
  • (3)OpenCV+ AI Yolo缶コーヒーの銘柄画像認識

AI(人工知能)で画像認識:画像内の複数の物体を検出するYOLO

YOLOとは画像から物体を検出する画像認識ライブラリです。
「You Only Look Once」(一目見るだけで)の頭文字をとった略語で、画像を一度だけCNN(Convolutional Neural Network:畳み込みニューラルネットワーク)に通すだけで、画像内の複数の物体を検出および認識を人工知能のディープラーニングで同時に行うアルゴリズムです。

OpenCVで画像処理

YOLOではDARKNETと呼ばれるC/C++の物体検出ライブラリもありますが、今回はOpenCVとYOLOの組み合わせで実装しました。OpenCVは、もともとはインテルが開発・公開した画像処理・画像解析および機械学習等の機能を持つオープンソースのライブラリです。Pythonを始め、C/C++、Java、MATLAB用として公開されています。

OpenCV+ AI Yoloでアプリのデモ

今回は2018年のセミナーのプレゼンテーションのために以下の3つのデモを研究開発した実績をご紹介します。

(1)OpenCV+ AI Yoloで飲食店でのARクーポンアプリ

弊社グループのバインミーバーバーの看板を読み取り、クーポン券やWEBサイトを表示!いままでのクーポンアプリとの違いは、ビーコンやマーカーの読み取りではなくAI Yolo + OpenCVで実行しています。バインミーバーバー の画像データを50枚ほど教師データとしてAI Yoloでディープラーニング。周囲が薄暗くなっても読み取れました。

今後の進化としては、アプリから複数の写真を教師データとしてサーバへ送りAI Yoloでディープラーニングで処理し、AIロジックだけアプリ側に格納してクーポンアプリを実行します。

 

(2)【運輸・配送業向け】OpenCV+ AI Yolo交通標識認識ARアプリ

iPhoneアプリで、交通標識を自動で画像認識します。
ARで交通標識の意味を表示しています。運転中、屋外でもかなりの精度で読み取れました。

外国人が他国で生活する時、運転する時に標識の意味がわからないことがよくあります。このソリューションでどこへ行っても大丈夫です。多言語翻訳にも対応しております。
AI Yolo + OpenCVをカスタマイズして開発しました。スマホカメラでも十分に高度な画像認識が可能です。

 

(3)【流通業向け】OpenCV+ AI Yolo缶コーヒーの銘柄画像認識

日本で流通している複数の缶コーヒーを画像認識できるかの実験です。見事に成功しました。様々な方向や角度から撮影した画像データを教師データとして読み込ませました。商品を認識すると商品情報がAR表示されます。

CMSで画像データ(教師データ)、店舗、GPS、URL、クーポンなどのメタ情報を登録し、アプリ完結でクーポンアプリが作れます。

 

ONETECHは、ベトナムオフショアでさまざまなアプリを開発しています。特にVR/AR/MR、画像認識、AIに力を入れています。

現在は社内でラインを組み毎月何かしらの先端テクノロジーを使った研究開発をしています。それらをクライアント様に提案することで、課題と解決するためのテクノロジーがマッチして製品に繋がったケースも生まれました。

ONETECHは、ベトナムオフショアロボット操作シミュレーションアプリ開発

ONETECHは、ベトナムオフショアロボット操作シミュレーションアプリ開発

またラボ型開発の一つの形としてXRやAIでひたすら研究開発を続けるというお客様もおります。これはオフショア開発が単にコストダウンのためではなく、ベトナムの優秀な技術力を活用し始めている証左でもあります。このクライン後も「業務課題と解決するためのテクノロジーがマッチ」した事例も出ました。

先端テクノロジーの研究開発にオフショア のラボの検討もいかがでしょうか。

 

実績一覧

デバイスであるデジタル数字がある部分を90%以上自動認識できる、ホロレンス、スマホアプリなどを入り込みで対応可能

英作文自動採点のためのAI(人工知能)システムを開発しました。 大学の英語のライティングテスト自動評価システムに機械学習(Machine Learning)を導入。 採点ルールや特徴を抽出し、教師データとして学習させ最適な採点結果を出力。