ソニーセミコンダクタソリューションズグループ
AITRIOS
製品タイプ

SaaS

利用可能な国/地域
  • 日本
  • 北米
購入方法
価格

価格設定あり

Container ID Recognition_icon

Container ID Recognition

提供元:ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社
本テンプレートは、コンテナIDを認識します。
また、入力画像に合わせてテンプレートを最適化できるテンプレート本体と最適化ツールを併せて提供します。
Sample ContainerID Result
Container image
CLOSE
Sample ContainerID Result
Container image

 

Container ID Recognition は、貨物管理をユースケースとしたコンテナID認識のテンプレートです。
IMX500 のような小型でリソース制約のあるデバイスを含む、AITRIOS のエッジセンシングデバイス上で実装できます。付属のカスタマイズツール「Studio」を用い、実画像を追加することで、各環境に合わせて容易に最適化できます。

特長

Example that utilizes the output from this template.

1.主要機能:

1)コンテナ検出 (Container Detection):
・Container bounding box
・bounding_box_score

2)コンテナID検出 (Container ID Detection):
・Container ID bounding box
・bounding_box_score

3)コンテナID認識 (Container ID Recognitio):
・id_number
・classification_number, class
・hiragana, hiragana_score
・plate_number, plate_number_score

4)駐車枠の空き状況 (Parking Slot Vacancy Satus):
・is_vacancy

2.主な利点:
お客さまが用意したデータセットで再学習(リトレーニング)を行うことで、新たなシナリオへの適応をサポートします。

3.T対象業界:スマートシティ

4.想定ユースケース:駐車スペースの空き状況をリアルタイムモニタリング
空き枠検出は、駐車スペースを探すドライバーや、駐車場の運営者がリソースを管理・最適化するためのリアルタイム情報の提供に活用できます。駐車可能状況に関する正確な情報を提供することで、混雑の緩和と駐車運用全体の効率向上に寄与します。


右の画像は、このテンプレートの出力を活用した例です。

仕様詳細

アイテム説明
モデル機能
  • ナンバープレート検出 (License Plate Detection)
  • ナンバープレート認識 (License Plate Recognition)
*詳細はStudioユーザーマニュアルをご参照ください。
タスク
  • 検出 (Detection)
対象
  • 乗用車
  • トラック
  • ナンバープレート
対象の大きさの制限
  • 4K画像:コンテナの最小幅
  • 高さ ≥300 px、コンテナBICコードの単一文字の高さ ≥16 px
  • この範囲未満のサイズは検出・認識されません。
対応機器
  • R series SZP123S-001
  • R series CSV26
  • R series AIH-IVRW2
対応機器のFoV
  • D86°, H72°, V56°(SZP123S-001)
  • D86°, H72°, V57°(CSV26)
  • D83°, H69°, V54°(AIH-IVRW2)
シナリオ
  • 環境:屋内
  • 照度:>100 lux/カメラ角度:<30°(Yaw/Pitch/Roll)
  • カメラ高さ:3.5 m(屋内)・5 m(屋外)
  • カメラ距離:7–9 m(屋内)・20–30 m(屋外)
サポートする内容
  • Retraining new kit:テンプレート内のベースラインKitを十分なデータで再学習し、特定シナリオ向けの性能を向上。Evaluation と Tuning Config 機能を含みます。
  • Tuning config:当該シナリオでベースラインKitを「そのまま使用/閾値調整後に使用/再学習後に使用」できるかを判定。Evaluation 機能を含みます。
  • Evaluation:テンプレートに組み込まれたベースラインKitをテストします。
入力データの種類
  • VGA(640x480),  4K(4032x3040)
推奨されるデータ量
  • Retraining new kit: >= 5,000
  • Tuning config: >= 500
  • Evaluation: >= 500
最小データ数
  • Retraining new kit: >= 1,000
  • Tuning config: >= 200
  • Evaluation: >= 200
入力データ 数量要件実運用シナリオでの有用性を高めるため、アップロードするデータセット(5,000枚想定)は以下を推奨。
  1. コンテナ/コンテナID検出 (container/container ID Detection)
    • コンテナID ≥ 20
    • コンテナ色 ≥ 5 
  2. コンテナID認識 (Container ID Recognition)
    • コンテナID ≥ 500

※画像枚数が増えるほど、データセットの多様性も比例して増やしてください。
AI学習時の留意点1ケースにつきアップロードできるデータセットは1つのみで、同一カメラ由来である必要があります。現時点では複数カメラの混在は非対応です。
その他の留意点現行バージョンではアップロード可能なデータ量は ≤8,000 枚です。

*本製品の保証/サポートについては、提供元の規定をご参照ください。