OJT2020:Vieureka を用いた 3D 人流モニタリング

はじめまして、リサーチャーの三宅と申します。 今年度の新人研修(OJT)において、Panasonic 様が提供する Vieureka *1というエッジ AI カメラデバイスを使用したアプリケーション開発を 2 か月間行いました。 tech.panasonic.com この記事では私たちのチームで開発した「Vieureka を用いた 3D 人流モニタリングシステム」の概要について紹介します。

*1:「Vieureka」および「Vieureka」ロゴはパナソニック株式会社の登録商標です。

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OJT2020:Vieureka を用いた混雑状況の配信

はじめまして、リサーチャーの植田と申します。

今年の新人研修の一環として、Panasonic 様の提供する IoT カメラ Vieureka (VRK-C301) を使ったアプリケーションを自分たちで発案・設計・実装するという OJT 課題に挑戦しました。

私たちのチームでは Vieureka が設置された場所の混雑状況を可視化して Web 配信するというシステムを開発しました。 最近では COVID-19 の感染拡大防止のため密集・密接・密閉(いわゆる三密)を避けることが推奨されていますが、 ユーザの視点からは目的地が実際にどれほど混雑しているのか事前に把握しづらいという課題があります。 そこで私たちは、混雑状況をリアルタイムかつ視覚的に伝えるための Web 映像配信システムを、店舗など様々な場所で導入しやすい Vieureka を用いて実現することにしました。 このシステムでは単にカメラの映像をそのまま配信するのではなく、写っている人のプライバシーに配慮した形に変換するという工夫を行っています。 さらに、混雑状況を定量的に伝えるため混雑度のグラフ表示も実装しました。

こちらはその配信ページを録画したデモ動画です。

本稿ではこの Vieureka を用いた混雑状況の配信システムの詳細について紹介しています。

・「Vieureka」および「Vieureka」ロゴはパナソニック株式会社の登録商標です。

OJT2020:Vieurekaを用いた顔検出

はじめまして、リサーチャーの中村と申します。 私は本年4月に新卒としてモルフォに入社しました。

今年の新人研修(OJT)において、私達のチームは2ヶ月にわたってVieurekaカメラというエッジデバイスを用いたアプリケーション開発を行いました。 私達のチームでは、Vieurekaカメラ上で得られた顔認識結果をPCやクラウド上で共有することで遠隔でも玄関の状況や来訪者を知ることが出来るスマートインターホンを開発しました。 アプリケーションの構造を下の図に示します。

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アプリケーションの構造。Vieurekaカメラ上でリアルタイム顔認識を行い、認識結果や動画をクラウド上で共有することが出来ます。

そこで本記事では、顔認証機能付きスマートインターホンの要素技術であるリアルタイム顔検出について紹介します。 特に、ここではアルゴリズムの詳細に踏み込むのではなく、エッジデバイス上での実行速度と検出精度のバランスに着目していきます。

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Selected Research Papers from ICCP 2020

Hi everyone! I am Chamin, a boffin researcher from Morpho's CTO Office. As members of Morpho's main R&D division, we regularly attend conferences on Computer Vision and Machine Learning. This helps us to keep in touch with the state of the art, and also gain insights to new research topics. So, one (sometimes a few) of us would attend a conference, summarize the interesting stuff, and share them with the colleagues.

ICIP 2020 - The 2020 International Conference on Computational Photography - was supposed to be held in St. Louis, USA. However, due to COVID-19 concerns, it was conducted as an online event. In this post, I will summarize a few interesting papers from this conference.

In Computational Photography, we investigate digital processing techniques that can replace or supplement optical processes that are used in taking pictures. Admittedly, that sounds more like rocket science than photography, so let me give you an example. Suppose you want to have a good bokeh effect in photos that you take with your smartphone. If you rely solely on optics to do this, you will end up with a thick phone that has a HUGE lens (expensive, hard to carry and maintain, etc.). Instead, the present-day smartphones use a couple of tiny cameras, other sensors, and computational photography techniques to provide a similar effect. Figure 0 is an example for such a photo, taken with an iPhone 11 Pro.

Figure 0

OK, so much for the introduction. The following are four of about a dozen ICCP 2020 papers that I summarized and shared with my colleagues. I hope you'll find them interesting.

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COVID-19 Project 第2回: 自動ミュート

はじめまして。株式会社モルフォのソフトウェアエンジニア、神谷と申します。

前回に引き続き、withコロナ時代の社会貢献として当社が考えたアイデア

  1. 手で顔を触ったことを判定し、教えてくれる機能
  2. オンライン会議中に、しゃべっていないときは自動でマイクをミュートする機能

のうち、2つめのアイデアについて紹介します。なお前回の記事は こちら です。

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CVPR 2020 参加報告 前編

こんにちは。CTO室リサーチャーの芳賀です。

モルフォでは最先端の画像処理・機械学習に関する研究のキャッチアップのため、国内外問わず毎年各種学会に技術系の社員を派遣しています。 今回は画像処理の国際学会である「CVPR 2020」に芳賀とCTO室の齋木で参加してきました。 今回は学会の概要、および私が注目した研究について紹介をしたいと思います。

記事は2回に分けて書いております。 前編として学会の概要と論文3本の紹介をします。 後編として論文4本の紹介と全体の感想を書く予定です。

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