エッジAIの展示まとめレポ【ESEC/IoTM2M展 2019 春】

2019年4月19日 08:54

こんにちは、Deep Learningの会社でマーケターをしているMARINAです。
前回のAI EXPOのnoteが予想以上に読んでいただけたのでシリーズ化してみようかなと思って書き始めました。

そして今回は自社も展示ブースを出していたこともあり（まさにマーケであるワイの仕事）3日間いたのですが回る時間は限られていたのでサクッといきます！サクッと！
（もう1週間経ったことが信じられない。爆速で過ぎてゆく時間...）

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簡単な所感は、IoTM2M展の方がアプリケーションまで繋がっていた印象。
組込み展はどちらかというとボードなどエッジで動かしていることをアピールしていた印象。どちらの展示会もエッジAIに関するデモを展示していて、多くはJetsonを使用していました。前回のAI EXPOでは多くを占めていたZIAのFPGAですが、今回は使っているところは一切なかったです（謎）

【IoTM2M展】

■ シキノハイテック

リアルタイム人数カウントの物体検出デモ。
ちゃんとディスプレイに今何人写っているか表示されている。NECのHUMAN BODY COUNTERという人体検知システムを使っていてそのGUI画面のよう。

隣では姿勢推定のデモ
どちらもJetson AGX Xavierを使っていた。

「撮るカメラから考えるカメラへ」というキャッチコピー印象的だった。

■ NTT docomo

* オプティムのAI Cameraのモデルとアプリケーション管理画面（2のデモのみ）
* クラウディアンのAI BOX（GPU搭載IoT-GW機器）
* docomoのConsole通信環境（特に今後は5G）
* パナソニックネットソリューションズのArgosView（カメラ）
を使った連携デモ

監視カメラシステムを目指しているとのこと。モデルの再配布など遠隔制御をdocomoの環境を使って簡単にできるというのを3のデモでやっていて、2は人数カウントを物体検出で行っていた。

■ Sky

人物の物体検出デモと会議室の使用率検出デモと人物のセグメンテーションのデモをやっていた。人物の物体検出デモはRaspberry Pi 3で動かしていて、モデルはmobilenet SSD。

会議室の使用率検出デモは、PC内のIntel CPUで動かしていて、Intel OpenVINOで実装、モデルはSSD300。

人物のセグメンテーションのデモはJetsonで動かしていて、モデルはERFNet改良版。40FPS前後。クラウディアンのAI BOXも置いてあった。

人数カウントのデモ
これはクラウドでやっている。マーケ的にはブース内の人の動きなどがわかるし録画できるデモ良いなと思ったり。

■ 東京エレクトロン

Intel NUCで動かしていた。モデルはMicrosoft Azure Custom Visionで作成。

■ Microsoft

顔検出と男女識別、年齢推定、感情分析などのデモ。（なぜか私はsadと表示されているｗ）顔検出は50fpsくらい出てた。Movidius Neural Compute Stickで動かしている。あとPower BIで人数カウントしたデータをグラフで表示しているぽかった（忘れてしまった、ごめんなさい）

ネジとナットの検出。これもMicrosoft Azure Custom Visionで作成したモデル。DellのEmbedded Box PCというわりとでかいPCで動かしていた。

AISIAのブース。部品の異常検知デモ。
やはりアプリケーションの画面があるのがいい。

■ LeapMind

急に自社をぶっこむ。ブースかっこいいですよね（自画自賛）

今回は、新デモとしてAxisのセキュリティカメラとの連携デモ（人物のセグメンテーション）とLINX ARTSの扱う産業用カメラ（男女識別）との連携デモを展示。どちらもFPGA（Cyclon® V SoC）で動いている。

デモの詳細はプレスリリースに書いてるのでご興味ある方はぜひ見てください〜！

【組込みシステム開発技術展】

■ 富士通エレクトロニクス

デモが直感的にわかりやすくていいなと思った。
掃除機のヘッドについているマイコンで畳かフローリングかを画像認識してる。Reality AI Toolsというツールで学習させるとCortex Mクラスのマイコンにのるくらいの軽量モデルができるとのこと。

■ UQuest

KAIBERを使って数種類のネジを検出。Armadillo-IoT G3で処理。

■ VIA Technologys

IPカメラを使って来場者の属性を認識しアプリケーションとしてグラフなどを表示するデモ。VIA ALTA DS 3で動いている。

■ INNOTECH

人物検出のデモ。（壁に人検出デモ実施中と書いて大きいディスプレイを用意していたので多くの人を惹きつけていた。）PC(EMBOX TypeRE990）で動かしていた。

■ レグラス

全方位カメラもよかったのだが、メーターの読取りカメラがリアルタイムで精度もよくすごいと思った。

■ YE DIGTAL

MMEyeというモデル作成サービスをやってて、クッキーの良品不良品判定のデモ。不良品は欠け、焼き過ぎ、異物混入、割れとかに分類されており、クラウディアンのAI BOXで動かしていた。

■ ダックスTDK

KAIBERを使って、異常検知のデモ。
LSTMモデルを使って振動や音声から異常をリアルタイムに学習＆推論を同時にしている。
あとはこの記事に書いてあるのでぜひ。

デモでは、高速で回転する歯車の模型に加速度センサーを取り付け、振動を計測。高速回転する歯車の上に障害物を置くと、波形（振動のデータ）が乱れ、推論を行って「異常」と判断する。だが、乱れた波形が何秒間か続くと、システムがそれを学習し、「正常」と判断するようになる。つまり、そのくらい素早く学習しているということだ。
https://eetimes.jp/ee/articles/1904/16/news018.html