人工知能と画像認識技術がキーポイント。

文字認識

開発した文字認識エンジンは、画像の中から文字領域を抽出し、得られた文字領域を個々の文字に分離した後、文字認識を行う。 この文字認識エンジンは、文字領域抽出と文字分離で高い性能を実現し、文字認識時に文字の回転や歪みに関係なく高い性能を達成している。 実例として、右図のような画像100個について本文字認識エンジンは97%の認識率を達成している。 本文字認識エンジンは、車両ナンバーやコンテナナンバー認識および各種の画像からの文字認識などいろんな分野に適用できる。

車両ナンバー認識

上記の文字認識技術で車両ナンバープレートをカメラから入力し、リアルタイムで認識する技術を開発し、システムを実現した。

コンテナナンバー認識

コンテナを撮影した画像からナンバーを認識するエンジンを開発した。 開発されたエンジンは、コンテナの左右側面と上部画像からコンテナの領域を抽出後、ナンバー文字領域を得た後、ナンバーの認識を行う。 従来のコンテナ認識システムは、固定された一定の場所で画像を入力しており、画像の背景とコンテナのサイズが一定な場合にだけ認識を行っている。 だが、この認識エンジンは固定された場所ではなく、いろんな場所で撮影されたコンテナ画像や任意の背景を持つ画像に対し認識を行うことができる。

火災&煙検出システム

火災の早期発見と対策を講じるための火炎と煙の検出エンジンを開発した。 開発された火災&煙検出エンジンは、山奥のように移動物体が稀な地域だけではなく、都会のように人と自動車など多くの移動物体が存在する環境でもリアルタイムに検出できる。 トンネル環境のように、自動車のライトとトンネルのライト、そして移動物体が多く存在する環境でも、火災と煙の領域だけを正確に検出することができる。 野外と室内環境に関係なく火災と煙を高い正確度で検出可能である。 色相情報だけに基づく従来の方法と異なり、動き情報と色相情報を結合し、火災および煙の後部領域を検出し、モフォロジー技法、再検証および除去技法を利用して、火災および煙検出時に発生する誤検出領域を除去し、正確な火災および煙領域だけを検出できるように開発された。 右図に実例の結果写真を示した。開発されたエンジンで火災検出確率は 98%である。 煙検出結果である。本エンジンを使用した煙検出確率は 99%である。

人の頭部検出エンジン

このエンジンは一定の区域を通過する人の頭部を検出、追跡、計数する機能を遂行する。 本エンジンは2通りの構成で、一つは正面から歩いて来る人の顔を数えるプログラムであり、他の一つは側面に沿い歩いて行く人の顔を数えるプログラムである。 本エンジンでは優れた背景分離方法を利用しているので、カメラの移動およびレンズの拡大縮小、影の影響などに関係なく高い精度で背景を得て利用している。 本エンジンでは顔の検出のために、顔の輪郭情報と色情報を利用しており、顔追跡のための楕円追跡とヒストグラム追跡方式および点追跡方式を利用することで、優秀な性能を示している。 開発されたエンジンを利用して色んな映像から実験を行った結果、認識率は 95%である。 本システムは複雑な背景条件と照明かでも円満に動作し、髪の色や帽子の着用に関係なく動作する。以下に実行画面の実例を示した。

交差路における車両検出

交差路における車両検出プログラムは人工知能的な学習アルゴリズムを導入して、動く車両と停止車両に対する検出および追跡により、交通規則違反に該当する車両を取り締まり処理するためのプログラムである。 車両検出条件により効果的な検出アルゴリズムをプログラム自身が知能的に選択するようになっている。昼間と夜間に対し、異なった効果的な検出アルゴリズムを適用し、車両検出の効果を高めた。 車両検出程度と学習状態をプログラム的に判定し調整する。 段階的な学習過程を通じ、車両追跡をプログラム的に自動コントロールし、効果を高めた。 車両の交通違反行為に対する幅広い追跡および通知を行う仕組みを実現した。 交差路において、各種交通規則に準じて違反車両を摘発および追跡している。 スピード違反および交差路侵入をはじめ、交通規則違反車両を摘発し、交差路領域全体に対し、幅広い追跡を実現している。 交差路違反行為に対し、迅速な通知(警告音)を提供する。 リアルタイムで交差路の車両移動状態、閾値設定、特定違反車両に対する画像および時間、色などの多様な情報を表示するユーザインターフェースを構成している。 交差路で発生した事故と履歴状態情報をデータベース化して示すことにより、交差路状態に対する比較と判定を容易に行うことができる。 特に交差路で発生する事故画面をリアルタイムに貯蔵し、任意に拡大縮小し、交通違反判定と分析比較を容易に行うことができる。 交差路車両検出プログラムの動作画面の実例を以下に示した。 画面中で赤色表示の部分は交差路での規則違反車両であり、青色表示の部分は交差路移動中の車両を示す。黄色表示の部分は交差路の領域外の車両を示す。 。

指紋認識エンジン

生態認識技術の一種である指紋認識エンジンを開発した。 エンジンは前処理段階、特徴点抽出段階、マッチング段階から構成される。 従来から存在する指紋認識理論と最新の理論の結合により、高い性能を達成している。 従来の指紋認識に比べ、大容量の指紋登録と検出の過程がより高速で安定している。 外部的要因により、指紋映像の品質が劣化した場合にも、比較的円満に特徴点抽出が行える。マッチング段階で指紋の位置移動、回転およびサイズ変化に関係なく高い性能でリアルタイムに実現した。 NIST DBを使用したエンジン性能検査結果で高い認識率を達成している。

顔映像からの心臓脈拍数検知

PCのUSBカメラからユーザの現在映像が表示され、ユーザの顔映像からソフト側で心臓脈拍数を捉え、映像画面内の右上部に脈拍数を数字で表示する。 顔画像からキャッチした拍動のグラフ表示が行われます。 顔画像の動きに対し追跡機能があり、病床にいる重態患者の看護監視や警報などに応用など考えられます。