Technology

顔認証/検出

監視カメラに映った非定常状態を「リアルタイム」で検知し、その非定常状態の切り出し技術も同プラットフォームで高速処理、年齢認証、属性判別、店前通行量の推測、リピート判定、不審者判別、不法行為判定

エッジデバイスに搭載されるAI技術

弊社のエッジAIは、すべてAI x リアルタイムで作動するように設計し現在、弊社のエッジAIは、スタイルトランスファー(画風変換)、感情認識、音声分析、監視カメラに映った非定常状態を「リアルタイム」で検知することを可能にしております。非定常状態の切り出し技術も同プラットフォームで高速処理することが可能。 監視カメラにGPUを接続させることで、リアルタイムで監視などに使うことが可能です。カメラは20台~30台まで一括モニタリングをご提供させていただきます。

音声による感情分析

自社独自で開発した、2軸同時活用できる分析技術です。応用範囲は広く、相談室や医者、相談を受ける側がヒトの表情や声から感情認識や音声分析が可能

機械学習

機械学習のニューラルネットワークを活用したアルゴリズムは、人による指導なく、自律的に正常なものと不正常なもの(異常)を検知します。文字や数値、画像、動画、音声といった膨大な量のデータを自動的に学習することで、使い方によっては人間のもつ認識能力を超える成果を生み出します。

深層学習(ディープラーニング)

文字や数値、画像、動画、音声といった膨大な量のデータを自動的に学習することで、使い方によっては人間のもつ認識能力を超える成果を生み出します。弊社のディープラーニングのフレームワークは、TensorFlow とPyTorch です。この2つのフレームワークを組み合わせることが、今後のディープラーニング発展の最大要素と考えております。

アノテーション

アノテーションの差がAIを決めます。高品質なテキスト、音声、画像などあらゆるデータなどタグを付ける作業です。機械学習アルゴリズムはタグが付いたデータを取り込むことで、パターンを認識できるようになります。そのためにタグが付いた状態のデータを用意することが必要になります。AIの精度を高めるには大量のタグ付けされたデータが必要になり、自社で用意するには人手や労力が必要になります。機械学習(ディープラーニング)のための教師データ作成は当社にお任せください。

リアルタイムビデオ変換技術

NOVIUS自社開発
国内特許取得技術”
リアルタイムビデオ変換技術”

スタイルトランスファーという技術を応用し人工知能と融合、リアルタイムに動画を画風変換することが可能な技術として開発。無限にエフェクトを作成可能。従来に無かったビデオ撮影でのリアルタイムでのエフェクト機能撮影、実写でのリアルタイムアニメ化動画が可能になる、コンテンツにおいて多様性が広がる技術です。