学習モデルはAWS上でフルスクラッチで作成！当社の技術とアイデアをご提供
当社では、エッジデバイスへのAIソリューションの提案例として、Raspberry Pi3上で動作するDeep Learningを用いたアプリケーションシステムを構築しました。 Embedded Technology 2016／組込み総合技術展では、PiCameraを使用した、血液型判別アプリの技術デモを行いました。 これからの様々なニーズと汎用性を想定し、既存の学習済みモデルを使用せず、DeepLearningフレームワークを使用し、AWS上でフルスクラッチで作成しました。 お客様の想定する組込み機器上にも柔軟に対応し、制御する技術とアイデアをご提供します。 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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基本情報
【システム内容】 ■dlib ・顔認証ライブラリ ・素材データ(顔写真)からの抽出に使用 ■chainer ・DeepLearningフレームワーク ・利用のしやすさとシンプルさからchainerを採用 ■AWS ・学習モデルはAWSのGPUインスタンス上で学習 ・Amazon EC2 P2 インスタンスでp2.xlargeを使用 ■PyQt4 ・GUI作成に使用 ■PiCamera ・Pi用のカメラライブラリ ・本体でのカメラ撮影に使用 ■Anaconda3-4.0/Miniconda3.4 ・Pytorchディストリビューション ・RaspberryPi3向けにはMinicondaで最小構成に ■RaspberryPi3/Raspbian ・学習モデルをローカルで保持し、全てローカルでの動作を実現 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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企業情報
Beeでは、組込みソフトウェア開発はもちろん、連携するアプリやクラウド・AI開発まで一括して対応し、従来の組込みソフトウェアの枠に囚われない革新的技術をフォローしています。 顧客要求及び、自主ソフトウェアの設計・開発・保守において、情報セキュリティマネジメントシステム規格「ISO/IEC 27001:2013」の認証を受けています。 また、「DX化」が重要視されている昨今ではありますが、2006年の創業当時からペーパーレス化・クラウド化を実現しており、情報セキュリティ面のみならず社内環境の改善を常識としています。
