UncannyDL - 組込み機器でDeep Learning (CNN)を実現する高速画像認識ライブラリ Uncanny Vision® UncannyDLとは ARM® processor Cortex™-A series向けに最適化したDeep Learning画像認識ライブラリアルゴリズムの最適化、独自のデータ管理手法、そしてARM® NEON™に特徴的な命令を有効活用してパフォーマンスの向上を実現し、組込みプラットフォームでのDeep Learning画像認識を実現 Deep LearningとIoTの融合を可能にする Intel® ATOM™にも対応する予定あり Deep Learningとは人間の脳の働きを模した学習モデルであるニューラルネットワークを活用する事で、画像、音声、文章などの高度な認識を実現する技術。長い歴史を持つ(40年以上) 多層を用いた人工ニューラルネットワーク(Deep = 多層) 画像に適応した場合はCNN(Convolutional Neural Network: 畳み込みニューラルネットワーク)とも呼ばれる認識対象の特徴を自動的に学習する学習データは、多数の畳み込みフィルタとして構成される今までのコンピュータビジョンアルゴリズムより、はるかに高いコンピュータ処理能力が必要とされる畳み込みフィルタの処理は周期的なので、並列処理に適している UncannyDLがもたらす利点市場でのユーザの競争力を飛躍的に向上させます。組込みプラットフォームでのDeep Learningの実現新たな市場の開拓が可能 Time-To-Marketの短縮開発期間を短縮して、製品化を加速リスクの低減短期間で好みのハードウェア・プラットフォームを使用したプロトタイプの開発が可能開発・テスト済みのDeep Learningライブラリを使用する事により、開発が容易プログラム実行の高速化組込用プラットフォームで複雑なDeep Learningプログラムの高速実行を実現付加価値の向上ユーザは、より付加価値が有るアプリケーション開発に集中高速化、最適化はUncannyDLが行う主な用途 ADASドライバー支援システムウェアラブル・コンピューティングマシンビジョン防衛機器他... ゲームデジタル・カメラ自動制御（FA、PA、ロボット）拡張現実（AR）スマートフォン・アプリ監視・防犯システム組込式高性能Deep Learningの実現方法組込用プロセッサ小型低消費電力耐環境性低価格 Deep Learning用高速アルゴリズム組込式高性能Deep Learningシステム高い計算能力優れたリアルタイム性高精度低レイテンシー ARM NEONに最適化して、高速化を実現したライブラリ ARM® NEON™ UncannyDL 画像認識例 UncannyDLライブラリを搭載したスマートフォンアプリを使用画像はスマートフォンのカメラで撮影画像認識は全てスマートフォン内で行い、クラウドを含む外部処理は一切使用せず認識処理は全てプラットフォーム内で行うため、通信不能な環境でも使用可能スマートフォン（ARM® A15、Android）での画像認識認識結果サポートする標準プロセッサとOS ARMプロセッサ高性能 Cortex A8 Cortex A9 Cortex A12 Cortex A15 低消費電力 Cortex A5 Cortex A7 V7-Aアーキテクチャでも可能オペレーティングシステム Linux Android 販売元: 問い合わせ先: 株式会社BTG Consulting www.btg-c.com 計測エンジニアリングシステム株式会社 TEL: 03-5282-7040 FAX: 03-5282-0808 http://www.kesco.co.jp