dimoの操作実演とscskが提供する研修プログラム

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2017.6.19

DIMoの操作実演とSCSKが提供する研修プログラム


Agenda

• DIMoの全体像と稼働環境

• DIMo映像解析パッケージが持つ機能の特徴

• DIMo映像解析パッケージの操作実演

• SCSKが提供する研修プログラム1


【当社とPFN様、Ridge-i様との関係】

自己紹介

【名前】

島田源邦

【所属】

SCSK株式会社

AIビジネス推進室

【仕事】

AI技術を活用したお客様の

ビジネス課題解決2


DIMoの全体像と本日ご紹介の範囲

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アルゴリズムツール

【DIMoの全体像】

強化学習

深層強化学習

異常検知

外観検査

マルチモーダル

センサーフュージョン

ストリーミングデータ解析

ディープラーニング開発・実行環境

学習データ作成アノテーション

GUIカメラ管理

映像解析検出・分類

再照合

フロアマップ連携

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DIMo映像解析パッケージ


DIMo映像解析パッケージの機能構成

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SensorBee

Scouter

Chainer

Docker

Hawk Kanohi学習用映像

解析用映像

Docker解析結果映像

物体検出枠＋分類属性付き映像

学習済みモデル

DIMo映像解析パッケージ

マップ表示映像

ｱﾉﾃｰｼｮﾝﾃﾞｰﾀ

・検出物体領域・分類属性

解析結果データ

・検出物体座標・属性分類結果

解析用映像からの物体検出/分類/追跡/再照合

学習用教師データの作成

モデルの学習


DIMo映像解析パッケージの推奨稼働環境

5

Hawk Scouter Kanohi

ハードウェア

or仮想環境

・メモリ4GB以上・学習／解析用のデータを

格納可能なストレージ

・メモリ32GB以上・CUDA対応のNVIDIA製GPU

－メモリ4GB以上－Compute Capability

3.5以上

－

OS Ubuntu14.04 or 16.04 Ubuntu14.04 or 16.04 Ubuntu14.04 or 16.04

ミドルウェア

PostgreSQL 9.3以上 NVIDIA-driver 367.57以上Docker 1.12以上

CUDA8.0以上

PostgreSQL 9.3以上Docker 1.10以上

その他 ChromeFirefoxSafari

－ Chrome

今後、Windows環境での稼動も


DIMo映像解析パッケージが持つ機能の特徴（Hawk）

• Hawkとは

学習用の映像に対するアノテーション（検出物体の領域指定、分類属性指定）を行い、教師データを作成するためのツール。

• 特徴学習用に必要となる大量の教師データを効率的に準備することが可能。－GUIによる簡易なオペレーション－動画からの自動フレーム抽出－複数作業者に対するアノテーションタスクの割り当て－複数作業者によるアノテーション作業結果の自動マージ－管理者によるアノテーション作業結果の承認／差し戻し－学習用映像データ、アノテーションデータの一元管理

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DIMo映像解析パッケージが持つ機能の特徴（Scouter）

• Scouterとは実装済みのモデルに対する学習と、学習済みモデルを使って映像から物体の検出／分類／追跡／再照合を行うためのツール。

• 特徴実装済みのモデルをパラメータ設定と処理フローの記述のみで利用可能。－実装済みモデルの提供－設定ファイルによるモデルパラメーターの設定－簡易なスクリプト言語による処理フローの記述

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DIMo映像解析パッケージが持つ機能の特徴（Kanohi）

• KanohiとはScouterによる映像解析結果を可視化するためのツール。

• 特徴以下の3種類の方法で解析結果の可視化が可能。－Area Distribution検出物体属性の割合をエリア毎にグラフ表示

－Heatmap検出物体をカメラビュー／フロアマップ上にヒートマップ表示

－Position Tracking検出物体／物体属性をフロアマップ上にリアルタイム表示

ビデオカメラの位置とマップ上の関係を登録するためのキャリブレーション機能も搭載。8


DIMo映像解析パッケージの操作実演

①Hawkによる学習データ準備

②Scouterによる学習～解析

③Kanohiによる解析結果の可視化

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SCSKが提供する研修プログラム

DIMo実践研修プログラム

• セットアップ済みのDIMo利用環境のご提供

• DIMoの利用方法に関する詳細レクチャー

• 実践形式でのDIMo活用プロジェクトの進め方レクチャー

• DIMo利用に関する技術サポートのご提供

マイクロソフト様トレーニングメニューにおける、

「実践編プログラム」としてご提供10


ご清聴ありがとうございました

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