IMAGE PROCESSING ALGORITHMS
イメージプロセッシング アルゴリズム設計/小型高速化実装
POINT 1
アルゴリズム設計から実装最適化まで、
製品化を支える技術
画像処理AIをデバイスに組み込むには、精度とサイズの両立、学習データの質の確保、推論の高速化など、いくつもの課題があります。小型化・高速化・可視化の技術を組み合わせることで、こうした課題に対する試行錯誤を最小限に抑え、量産や製品化への展開をスムーズに進めることができます。
画質とスピード、両方を叶えるイメージプロセッシング
アルゴリズムの進化と実装の最適化という2つの視点から、高画質と高速処理を両立するイメージプロセッシングを実現します。
撮影環境やセンサー特性に応じたローカル最適化により、 AI認識精度と視認性を両立。さらに、SoCやFPGA上での高効率なデータフロー設計と、
GPU・CPU・専用HWの役割分担とパイプライン制御により、処理の軽量化と高速化を実現します。これにより、再学習や再調整の負担を減らし、製品化に向けた開発サイクルの短縮にも貢献します。
イメージプロセッシングの進化：ローカル最適化で画質と認識精度を両立
従来のグローバル処理（全画面一律の補正）では、環境による明暗差や色調のばらつきに対応しきれず、 AI認識や視認性に課題が残っていました。
そこで領域ごとに最適な補正を行うローカル処理を導入。センサー特性や撮影環境に応じて、映像を細かく調整することで、 AI認識精度とモニター表示の視認性を両立します。このローカル最適化により、環境依存の画質劣化を抑制し、
AIモデルの再学習や再調整の負担を大幅に軽減。開発サイクルの短縮と、運用コストの削減にもつながります。
小型化・最適化：限られたリソースで最大性能を引き出す実装設計
高画質な画像処理を組込み機器で実現するには、処理の軽量化とハードウェアの最適な活用が不可欠です。アルゴリズムのリファクタリングと、GPU・CPU・専用HWの役割分担によって、限られたリソースでも高速・安定な処理を可能にします。さらに、データフローの最適化により、メモリアクセスや演算順序を整理。ボトルネックを排除し、処理効率を最大化します。この実装最適化により、FPS（フレームレート）は最大15倍に向上。消費電力やコストとのバランスも考慮しながら、量産や実製品への展開にもスムーズに対応できます。
POINT 2
AI向け映像設計サービス・ソリューション
どんな環境でもAIが正しく動けるよう、映像を最適化。ISP調整と画像処理で、再学習の手間を減らし、安定したAI活用を支えます。
AI向け映像設計サービス・ソリューション一覧
イメージプロセッシングアルゴリズム設計技術
AIモデルの苦手シーンなどを克服する画像を生成する画像処理アルゴリズム設計でAIモデルの再学習コストを最小化。視認性向上のご要望にはAI技術を活用したイメージプロセッシングの開発で非連続な高画質を提供します。
イメージプロセッシング小型実装技術
複雑化するイメージプロセッシングを演算処理のリファクタリングと、GPUなどのハードリソースに合わせたデータフローのパイプライン化により最適設計し、小型・高速なイメージプロセッシングの実装を提供。
AI推論可視化技術
AIモデルの画像フレーム内の反応度合いを見える化しAIの正解/失敗の要因となった画像部位や特徴を抽出します。
イメージング・ネットワーク制御最適化技術
センサー制御～AIのイメージパイプラインの協調設計によるエッジカメラシステムの小型高速化でエッジの省電力化に貢献。さらにはネットワークシステムの各データ処理・伝送のプロファイリングを行い、処理分散の最適化でIoTシステムの構築をサポートします。
AI小型化・デバイス実装技術
リソース制約のあるエッジデバイスに合わせ、AIモデルを小型・高速化。精度を維持しつつ処理速度と省電力を両立します。
AI性能分析(精度・速度・サイズ)
AIモデルの精度や速度、メモリ適合性を総合的に評価。現場導入時のリスクを低減します。
