Projects

In order to build a barrier free society either for people with limited mobility and for our everyday needs, we propose a self driving wheelchair that can be used in hospitals, museums, airports to ease our displacements in cities that are getting more and more complex. To learn more about this, click here. 

ここからポースタをダウンロードできる。Soramae-Poster_final_version

深層学習による選別分類問題は様々な分野に利用されより良い精度で解決できるようになってきた。本研究ではそら豆の選別を自動的に行うための装置を開発・改善した。データは4つのクラスにラベル付けされていて、その解析方法を調べるためにMATLABを利用して事前解析を行った。深層学習に必要なそら豆の特徴を得るために機械の改良も行い、その後、KerasとCaffeと言った2つのフレームワークを利用して、学習モデルを作成し、結果を比べた。

1番目の目的は深層学習による分類機で人間の精度83%を超えることだった。

2番目の目的は処理スピードを1秒間に5回以上判定できるようにすることだった。

 そら豆の形や中身を把握する為にRealSenseカメラで取得した写真を前処理し、特徴検出でCNNの学習精度を上げるために様々なフレームワークかつ方法を試し、Alexnetによる学習で最良の結果を得た。また、目的の5Hzの処理速度の10倍(50Hz)まで処理時間を短縮できた。更に83%である人間の精度を超え、95%のテスト精度まで持って行くこともできた。既存の選別機との比較をした結果、本研究の紹介システムは5.5倍能率を持っている。人間の能率の80倍である。

 

This project integrates AI and IoT in an homogeneous system to detect any change in an environment using cameras and sensors and then take an action or send notifications to users. 

In this project we built a monitoring system that checks if there is a new post on an information board using a camera, faster-RCNN, Semantic Segmentation and one shot learning. Then a notification is sent to the users via an applet they can download on their smartphones.

  We are building a new version of this project with new  cool features for students et companies.

このプロジェクトについて詳しくは次のポスターを参考してください。

Download Poster Poster_NektAIoT_A1_

In this project we built a time series predictor to predict stocks and currency pairs rate. This project using Extreme learning machines and Deep Convolutional networks. We are able to get quite good results when used on USD/JPY and BTC/USD pairs. For more about this check out our demo page.

We are also developing a new version of this predictor for release.