2017年度の取り組み

1. 屋外設備の画像診断

目的

• 屋外設備の画像から劣化状況を診断

内容

• 検査対象候補の提案
• 劣化状況の可視化

関連ワード

• 画像分類, 物体検出, 領域分割

2. 葉物野菜に付着した害虫の検知

目的

• 食品衛生環境の改善

内容

• 可視光と赤外線を照射して、害虫の陰影を画像化
• 葉の表裏に付着した害虫の検出

※赤枠は虫のいる場所

関連ワード

• 赤外線撮影画像, 注目領域の可視化

3.センサーデータに対する深層学習を用いた取り組み

目的

• 保安レベルの向上

内容

• 異常検知

• 正常データのみ学習させたモデルで、異常を含むテストデータが出力する異常度を閾値で判定する教師なし学習

※異常度スコアに閾値をひいて判定している理由は、スパイクした単純な波形以外も捉えるため。

• １次元畳み込みニューラルネットの教師あり学習

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