事 例 紹 介
Cases


【Sigfoss AI-OCR】
シグフォスは、あえて汎用のパッケージ製品を目指さず、お客様の利用シーンに応じたレイアウト解析・文字認識を、得意の機械学習や自然言語処理技術と組み合わせることで実現します。
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【自 動 運 転】
現在、自動車メーカーや新進のベンチャー企業によって、盛んに自動運転車の開発が進められています。典型的な自動運転システムは、以下のような複数のモジュールによって構成されます。
■ センサモジュール
Camera, RADAR, LiDAR, UltraSonic, GPSなどの各種センサで構成され、外界の状況をリアルタイムでセンシングして情報を取得します。
■ マップモジュール
センチメートル単位の精度を持つ高精細なマップデータで正確な道路情報を提供します。
■ パーセプションモジュール
センサモジュールからの生の情報を解析し、プランナーモジュールが利用できる形にします。カメライメージからの物体検知、レーン検知などが代表的な機能です。
■ プランナーモジュール
マップモジュールやパーセプションモジュールからの情報を元に、自車の進む進路や速度を決定します。
■ コントローラモジュール
プランナーモジュールから指令をもとに、個々の車両の特性に応じた具体的なアクセルやブレーキの操作量、ハンドルの切れ角を決定します。

自動運転は、これらのモジュールが常に連携しながら、リアルタイムに動作することで成立します。以下はモジュール間の関係を図にしたものです。 



(上記の説明は公知の情報に基づくもので、特定の企業の具体的な自動運転システムの構成を示すものではありません)

Sigfossはパーセプションモジュールの開発を得意としており、大手自動車メーカーと協力して、環境条件、認識対象、認識精度、動作速度、モデルサイズなど様々な条件に対応したパーセプションアルゴリズムの開発に取り組んでいます。
基盤となっている技術は、画像処理や画像認識の技術ですが、他のモジュールとの連携や、自動車に搭載されることを前提としたチューニングを意識する必要があることが大きな特徴です。



【ゼッケン認識】
Sigfossが開発したゼッケン自動認識システムは、単なる数字認識システムではなくランナーの特徴からゼッケン領域を正確に認識し、前後の写真の情報から隠れて見えないゼッケン番号を推測することができます。