画像認識AI
インフラ監視カメラ付着物検知システム
インフラ・設備管理
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プロジェクト概要
インフラ設備の監視カメラ画像から、レンズの汚れや付着物を自動検知するAIシステム。異常検知アルゴリズムとStable Diffusion Inpaintingによるデータ拡張技術を組み合わせ、高精度な検知を実現。
課題
インフラ設備の監視カメラにおいて、レンズへの汚れや付着物が検知精度を低下させる課題があった。従来は目視確認に依存しており、リアルタイムでの自動検知が求められていた。
ソリューション
機械学習による画像認識技術と、Stable Diffusion Inpaintingを活用したデータ拡張により、少量の学習データでも高精度な検知モデルを構築。異常検知アルゴリズムを組み合わせ、誤検知を抑制。
使用技術
- Python
- PyTorch
- Stable Diffusion
- AWS
- 異常検知
成果・実績
- PoC精度98%を達成
- PoC成功により本番開発を受注
プロジェクト情報
- 顧客タイプ
- 大手インフラ企業
- プロジェクト期間
- PoC：約2ヶ月、本番開発：約3ヶ月
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