大林組／切羽崩落検知システム開発／画像認識技術で予兆把握、安全性を一段と向上
大林組／切羽崩落検知システム開発／画像認識技術で予兆把握、安全性を一段と向上 [2018年2月20日3面] 大林組は１９日、山岳トンネルの施工時に、切羽画像から小さなひび割れや微小な落石など、崩落予兆を瞬時に検知するシステムを開発したと発表した。ビデオカメラで切羽を撮影し、背景差分法と呼ばれる画像認識技術で現在と約０・１秒前の画像を繰り返し比較。切羽の変化を捉え、万が一の場合は警告灯やブザーで切羽周辺の作業員に退避を促す。従来の目視に比べ高い精度で予兆を把握でき、切羽作業の安全性を高める。 開発した「ロックフォールファインダー」は、市販のビデオカメラとノートパソコン、警告灯・ブザーなどで構成し、これらをトンネルジャンボの上部に設置する。 小さなひび割れのほか、直径わずか１０ミリ程度の微小な落石に対しても、石が動き始めてから０・５秒以内に検知可能で、作業員により早く退避を促すことができる。
スマホのカメラをかざして検索できる「Blippar」、世界の有名建築物2000件に対応 | Techable(テッカブル)
スマホのカメラを使ってビジュアルに検索できるアプリ「Blippar」を愛用している人もいるのではないだろうか。 Blipparは拡張現実（AR）と画面認識テクノロジーを活用し、カメラをかざして被写体についての情報を収集できるというもの。 これまで、花や車などを対象としてきたが、今回新たにエッフェル塔やタージマハール、ゴールデンゲートブリッジといった世界の有名な建築物2000件に対応するようになった。 ・GPSは不使用 これまで同様、カメラを向け、スクリーン越しに被写体に指をあてると、ディープラーニングを使ったアルゴリズムで被写体を認識する。 その際、GPSなどによる居場所情報は使っておらず、あくまでもコンピュータービジョンによる技術なのだという。その証拠に、例えば建築物の写真や雑誌の表紙などにカメラを向けても機能する。 ・誤認識率0.01%以下 現在、世界の有名な建築物や橋、遺跡など216
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
処理を実行中です
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
