Object Detection
応用範囲が広くエッジデバイス上で動作可能な物体検知モデル
Object Detection
画像から検知対象物体の位置・サイズ・クラス情報を推論します。これらの情報を処理する様々なロジックを組み合わせることで、広範囲のアプリケーションに応用できます。 LeapMind独自の物体検知モデルは量子化を前提に作られており、一般的GPU用物体検知モデルと同等の精度を発揮するもの、小規模なFPGAデバイスを用いた場合でも320x320のRGB画像で60fps以上の処理速度を実現するものなど、複数の選択肢を用意しています。
USE CASE
作業車用監視カメラ （農機・建機等周辺の安全管理）
農機や建機などの周辺の安全管理に応用できます。リアルタイムで人や障害物を検出し、警告を発することで作業車の運転手に安全な作業環境を提供します。
交通システム （交通量の解析）
道路上の車両を検出し、その数をカウントします。これにより、特定の時間帯や地域での交通量の変動を把握し、交通計画や交通制御の改善に役立てることができます。
ドライブレコーダー（運転状況の解析）
車に搭載されるカメラで歩行者や車両などの物体を検出します。これにより、事故や危険な状況を事前に検知し、ドライバーに警告を与えることが可能になります。また、記録されたデータは、運転者の状況、動作解析、事故やトラブル時にも役立てられます。
屋外監視カメラ （立ち入り禁止領域の監視）
リアルタイムで人や車を検知し、異常な活動や侵入に対して即座に警告を発するなどで、安全な環境対策に役立てられます。