エッジAIカメラで、来店客のプライバシー領域を自動マスキング、視覚的にわかる空席＆混雑状況見える化ソリューション「comieru Live」の実証実験を実施。
エッジAIカメラで、来店客のプライバシー領域を自動マスキング、視覚的にわかる空席＆混雑状況見える化ソリューション「comieru Live」の実証実験を実施。 物理セキュリティのコンサルティングを行う株式会社セキュア（本社：東京都新宿区 代表取締役社長：谷口 辰成、以下「セキュア」）と、AIアプリ企画開発を行う株式会社ヘッドウォータース（東京都新宿区新宿 代表取締役 篠田 庸介、以下「ヘッドウォータース」）は、映像推論のエッジAIカメラを活用して、来店されたお客様のプライバシーを守りながら、飲食店などの空席情報をリアルタイムにWeb上に掲出できる混雑状況見える化ソリューション「comieru Live」の実証実験を南砂町ショッピングセンターSUNAMO様（以下 スナモ）の全面協力の下、実施しました。 (図1)実証実験の様子 実証実験では、スナモ４階のフードコート内にカメラを設置して、WEB
「勉強会に行ってみた！」第46回「HTML5モバイルDAYセミナー」
2015年はビッグデータの時代、2016年はAIの時代、そして、2017年はロボットの時代になると言われています。確かに今年1年は、囲碁や将棋のソフトがトッププロを破るなどAIの活躍を報じるニュースも多く、AIがぐっと身近に感じられるようになった年でした。では、本当に来年ロボットの時代が来るのでしょうか。もうすぐ年末ですが、日常生活を送っていてもロボットに触れる機会は少ない……せいぜい、店先や会社の受付で接客ロボットを見かけるくらいです。人に全く相手にされず、隅っこで微笑んでいるロボットに悲しくなることもあります。近い未来に、本当にロボットが身近になるのでしょうか。 そんな折、代表的なロボットであるPepperの優れた事例をたくさん持っている会社が展示会で新たな取り組みについてセミナーを行う、という話を聞き、ロボットの時代を探すために秋葉原UDXに向かいました。 山川 信之 Monacaと
ロボットアプリ開発実績トップクラスのヘッドウォータース、総額１.9億円の第三者割当増資を実施
ロボットアプリ開発実績トップクラスのヘッドウォータース、総額１.9億円の第三者割当増資を実施“業務活用”を目的としたスマートロボット化の普及へ向けてクラウドロボティクスの開発を強化 国内でも有数のロボットアプリ開発・導入実績をもつ株式会社ヘッドウォータース（本社：東京都新宿区、代表取締役：篠田庸介、以下 ヘッドウォータース）は、計5社を引受先として第三者割当増資を実施し、総額１億9000万円の資金調達を行いましたことをお知らせいたします。 ヘッドウォータースは、株式会社ソフトバンクロボティクスが提供する人型ロボット「Pepper」を中心に独自開発のロボットアプリの提供を行っており、200件以上の開発実績とノウハウを有しています。2015年には、人工知能や機械学習機能と連携するクラウドロボティクスサービス「SynApps（シナップス）」を販売開始し、コミュニケーション型ロボットとクラウドサ
相変わらず半端ないディープラーニング、感動した最新の研究結果を2つ
ディープラーニングが猛威を振るっています。私の周りでは昨年から多く聞かれるようになり、私も日経BPさんの連載で昨年5月にGoogleの買収したDeep Mind社について触れました。今年はさらに今までディープラーニングについて触れていなかったメディアでも触れられるようになってきましたね。例えば、イケダハヤトさんも先日。高知でも話題になっているのですね。 私事ですが、今度湯川鶴章さんのTheWaveという勉強会で、人工知能とビジネスについて一時間ほど登壇させていただくことになりました。有料セミナーということです。チャールズべバッジの解析機関についてはこのブログでも以前触れましたが、「機械が人間を置き換える」みたいな妄想は100年位は言われていることですね。「解析機関」「機械学習」「人工知能」「シンギュラリティー」など、呼び名はどんどん変わり、流行り廃りもありますが、最近ロボットの発達も相まっ
【New York University】Deep... | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 以下のサイトに、「Image Classifier Demo 」と銘打った、Deep Learning ベースの画像認識器のデモアプリが公開されているので紹介します。 Image Classifier Demo このサイトはNYUのMattherw Zeiler氏により製作されたデモサイトです（※ NYUでDeep Learningと言うとYann Lecun先生を思い出すかもしれませんが、彼はRob Fergus研の方です）。彼はこのICCV2011の論文あたりで著名と言えます。 サイト中のAboutに
はじめるDeep learning - Qiita
そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
ディープラーニングを使ったイメージの切り抜き | カメリオ開発者ブログ
こんにちは、シバタアキラです。この度PyDataの本家であるアメリカのコミュニティーで半年に一度開催されているPyDataカンファレンスに出席するため、NYCに行って来ました。11/22-11/23の二日間の日程で行われ、延べ250人ほどが参加したイベントです。その時の模様は、先日のPyData Tokyo第二回ミートアップでもご説明させていただき、また後日記事化されると思いますので、そちらをぜひご覧いただければと思います。 今回はそのPyData NYCカンファレンスで私が発表してきたミニプロジェクトについてお話します。最近各所で話題に上がるディープラーニングですが、これを使った応用を「カメリオ」のサービス向上のために使えないか、というのがそもそものプロジェクトの着想でした。今回PyData Tokyoオーガナイザーとして、またディープラーニングで色々と面白い実験をしている田中さん（@a
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
TechCrunch | Startup and Technology News