「画像認識」の検索結果

高解像度でかんたん操作を実現した メガピクセル印字検査カメラのレンズ

トリガー入力でトリガー前後の音と映像をロック保存が可能です。 小さなボディで現場の「カイゼン」を支援します!

高感度CMOSを搭載した500万画素の高画質USBカメラ 高画質(500万画素)、高フレームレート(最大30fps)を補助照明がない環境でも実現しました。 カメラ本体の上下にカメラネジ、4面全てにM4ネジ用の穴があり本体を装置等に直接固定できます。 市販のCマウントのレンズが使えます。 ソフト(HOZAN USB cam software2)で静止画・動画の撮影、静止画の編集、寸法計測が簡単に行えます。

パナソニック画像処理機史上最強のコストパフォーマンス 一体型画像センサ SVシリーズが画像処理機導入の概念を変えます

生体認証の基礎となるパターン認識をプログラミングでお手軽に実践!数字・顔・テクスチャー・さまざまな図形…etc．いろいろな画像の特徴をつかむアルゴリズムとプロジェクトの作成方法を1冊でマスターする。 パターン認識の基礎； 画像の前処理； パターン認識の簡単な例； フーリエ記述子による数字認識； ニューラルネットによる数字認識； 離散コサイン変換による顔認識； KL変換による顔認識； 2次元フーリエ変換によるテクスチャーマッチング； ウェーブレット変換によるテクスチャーマッチング； 遺伝的アルゴリズムによる図形認識； ラスタベクトル変換による図形認識； VC#．NETとVC++．NETによるアプリケーション作成

LS2208は、女性でも楽に操作できるコンパクトデザインの手持型レーザスキャナです。耐久性は、1.5mの落下にも耐えるタフなデザインです。5年間の無償保証が付いていますので、いつまでも安心してご使用になれます。視認性の高い650nmの半導体レーザと100スキャン/秒の高速スキャンにより、読取性能にも優れています。 視認性の高いレーザスキャン。 大きな読取深度。 軽量・コンパクトサイズ。 GS1-128データ編集機能(オプション)。 最新シンボルGS1 Databar(RSS)対応。 マルチインターフェース機能。 ハンドフリー読取機能。

誰でも使える簡単操作の 色判別画像センサ

片手で撮影できる軽量スマホ。写真・黒板・図面・台帳を効率化!作業効率がデジカメの4倍。電子小黒板利用だけでなく通話や他アプリの利用もできるスマホモデル。国交省「NETIS」最高評価VE獲得 J-COMSIA認定製品。

■高速フレームレート BU030/BU031(VGA)は125fps、BU080(XGA)は40fps、BU130(SXGA)は30fps、BU406M(4M)は90fps、BU238M(2.3M)は165fps、BU205M(2M)は170fpsの高速フレームレートを実現します。 ■USB3.0 インターフェース 映像出力及びカメラ制御はUSB3.0インターフェースを介して行います。データ転送を5Gbps(最大)で行い、非圧縮の出力画像を高速フレームレートで出力可能です。 ■USB3 VisionTM準拠 国際的工業用カメラ規格であるUSB3 Vision に準拠しています。 ※USB3 VisionTMはAIA(Automated Imaging Association)が策定した統一規格です。 ■GenICam Ver2.3 準拠 国際的工業用カメラ規格であるGenICam Generic Interface for Cameras Ver 2.3 に準拠しているため、カメラ制御を容易に行うことができます。 ※GenICamTMはEMVA(European Machine Vision association)の登録商標です。 ■IIDC2 Digital Camera Control Specification Ver.1.0.0 準拠 国際的工業用カメラ規格であるIIDC2 Digital Camera Control Specification Ver.1.0.0 に準拠しているため、カメラ制御を容易に行うことができます。 ※IIDC2 はJIIA(Japan Industrial Imaging Association)が策定した統一規格です。 ■e-CON規格コネクタ採用 センサーコネクタの業界標準であるe-CON規格コネクタの採用により、専工具が不要となり、容易にケーブルの製作ができます。 ※e-CON(Easy & Economy Connector)とは、FA 機器・コネクタ・センサのメーカで規格化されたセンサーコネクタです。 ■スケーラブル機能 映像出力範囲を任意に指定することができます。垂直方向の出力範囲を制限することにより、更なる高速読み出しが可能になります。また水平方向の出力範囲を制限することにより、USB 転送線路の占有帯域を軽減できます。 ■全画素読み出し(BU030/BU031/BU080/BU130) 全画素独立読み出し方式により、1 回のフレーム処理にて全画素を読み出します。シャッタ動作時でも全画素読み出し可能なフルフレームシャッタを搭載しています。 ■グローバル電子シャッタ(BU205M/BU406M/BU238M) CCDイメージセンサと同様なグローバル電子シャッタ採用により、動きの早い被写体でもブレの少ない鮮明な撮像が可能です。 ■正方格子配列 画素が正方格子状に配列されているため、画像処理における演算処理を容易にすることができます。 ■ランダムトリガシャッタ機能 外部トリガ信号と同期して露光を開始するランダムトリガシャッタを装備していますので、高速移動物体を定位置に捕らえ、正確な画像処理ができます。

高速フレームレート BU030C/BU030CF(VGA)は125fps、BU130C/BU130CF(SXGA)は30fps、BU406MC/BU406MCF(4M)は90fps、BU238MC/BU238MCF(2.3M)は165fpsの高速フレームレートを実現します。 USB3.0 インターフェース 映像出力及びカメラ制御はUSB3.0インターフェースを介して行います。データ転送を5Gbps(最大)で行い、非圧縮の出力画像を高速フレームレートで出力可能です。 USB3 VisionTM準拠 国際的工業用カメラ規格であるUSB3 Vision に準拠しています。 ※USB3 VisionTMはAIA(Automated Imaging Association)が策定した統一規格です。 GenICam Ver2.3 準拠 国際的工業用カメラ規格であるGenICam Generic Interface for Cameras Ver 2.3 に準拠しているため、カメラ制御を容易に行うことができます。 ※GenICamTMはEMVA(European Machine Vision association)の登録商標です。 IIDC2 Digital Camera Control Specification Ver.1.0.0 準拠 国際的工業用カメラ規格であるIIDC2 Digital Camera Control Specification Ver.1.0.0 に準拠しているため、カメラ制御を容易に行うことができます。 ※IIDC2 はJIIA(Japan Industrial Imaging Association)が策定した統一規格です。 e-CON規格コネクタ採用 センサーコネクタの業界標準であるe-CON規格コネクタの採用により、専工具が不要となり、容易にケーブルの製作ができます。 ※e-CON(Easy & Economy Connector)とは、FA 機器・コネクタ・センサのメーカで規格化されたセンサーコネクタです。 スケーラブル機能 映像出力範囲を任意に指定することができます。垂直方向の出力範囲を制限することにより、更なる高速読み出しが可能になります。また水平方向の出力範囲を制限することにより、USB 転送線路の占有帯域を軽減できます。 カラープロセス内蔵(BU030C/BU030CF/BU130C/BU130CF) RGB、YUV 4:2:2、YUV 4:1:1、Bayerの出力モードを有しています。 カラープロセス内蔵(BU238MC/BU238MCF) Bayerの出力モードにおいてもホワイトバランス機能が利用できます。 全画素読み出し(BU030C/BU030CF/BU130C/BU130CF) 全画素独立読み出し方式により、1 回のフレーム処理にて全画素を読み出します。シャッタ動作時でも全画素読み出し可能なフルフレームシャッタを搭載しています。 グローバル電子シャッタ(BU406MC/BU406MCF/BU238MC/BU238MCF) CCDイメージセンサと同様なグローバル電子シャッタ採用により、動きの早い被写体でもブレの少ない鮮明な撮像が可能です。 正方格子配列 画素が正方格子状に配列されているため、画像処理における演算処理を容易にすることができます。 ランダムトリガシャッタ機能 外部トリガ信号と同期して露光を開始するランダムトリガシャッタを装備していますので、高速移動物体を定位置に捕らえ、正確な画像処理ができます。

張りやすいので、初心者にもお薦めです!

「最近よく聞くPythonってなんだろう?」 「プログラミングをやってみたいけど、どこから始めればいいかな?」 そんな風に思っている方にぴったりの1冊です。 本書は、Pythonに興味を持っている方や、これからプログラミングを始めてみたい方、プログラミングに興味のある学生さんに向けて、丁寧に、やさしく解説をした本です。 書籍でプログラミングを学ぶ場合につまづきがちな環境構築はなるべく簡単なものを選び、簡単に始められるようにしています。プログラミングも、簡単なものから少しずつステップアップして、無理なく進めていけるようになっています。 この本の特徴は、「できた!」「動いた!」という感覚を積み重ねていけることです。すぐに動かせるサンプルを使いながら基本文法を学習できるようにし、「動かしながら学べる」ようにしています。 思い通りに動かすことで、学んだことがしっかりと身につきます。 Pythonの入門書は、画面にプログラムの結果を表示させて終わるものが多いですが、本書では、後半の章で、画面に円や四角を描画したり、ゲームを作ったりと、わくわくするような結果が得られるサンプルを用意しています。今話題の機械学習にもチャレンジしています。 たとえば、Chapter 6 ではプレイヤーをゴールまで連れて行く迷路ゲームや、車を操作するドライブゲームを作ります。自分で作ったゲームが動く喜びを、ぜひ味わってみてください。 Chapter 7 では、花の画像の分類や、手書き文字の認識、自分で収集した画像の分類などを行います。機械学習の第1歩を、ぜひここで体験してみてください。 本を読み終えたときにはきっと、「もっといろんなことができるようになりたい」と思ってもらえる、そんな1冊です。 Chapter 1 プログラミングって何だろう? Chapter 2 プログラミングをはじめよう Chapter 3 制御構文を使ってみよう Chapter 4 リストと辞書型を使ってみよう Chapter 5 関数を使ってみよう Chapter 6 ゲームを作ってみよう Chapter 7 機械学習に挑戦してみよう

・7インチ画面で、測温距離が長い使い勝手の良い製品です。 ・人体の体表温度検知専用に設計され、測温範囲30～45℃、測温誤差±0.5℃の高精度サーモグラフィーです。 ・顔認証に使用する顔面追跡機能を使用して正確な測温領域を検出して精密な検温ができます。 ・測温距離が1.8 m、速度が0.5秒と高速のため、無人検温に最適ですので、新型コロナなど感染症対策の検査要員の作業量も大幅に減らすことができます。 ・他の機器との連携が不要で、異常検知の場合はサーモグラフィー画像のみを保存するため、来客者のプライバシー保護が可能なので、駅、イベント会場、病院などで不特定多数が対象の測温を目的とした入室管理に使用できます。 ・顔認証機能、ICカード読取り機能を持っており、他のシステムと連携した運用で企業、住居、工場、学校などでの入退出管理、勤怠管理に使用できます。

・必要十分な機能を持つハイコストパフォーマンス製品です。 ・人体の体表温度検知専用に設計され、測温範囲30～45℃、測温誤差±0.5℃の高精度サーモグラフィーです。 ・顔認証に使用する顔面追跡機能を使用して正確な測温領域を検出して精密な検温ができます。 ・測温距離が1 m、速度が0.5秒と高速のため、無人検温にも対応できますので、新型コロナなど感染症対策の検査要員の作業量も大幅に減らすことができます。 ・他の機器との連携が不要で、異常検知の場合はサーモグラフィー画像のみを保存するため、来客者のプライバシー保護が可能なので、駅、イベント会場、病院などで不特定多数が対象の測温を目的とした入室管理に使用できます。 ・顔認証機能、ICカード読取り機能を持っており、他のシステムと連携した運用で企業、住居、工場、学校などでの入退出管理、勤怠管理に使用できます。

顔認識端末型サーモグラフィー用スタンド フロアスタンド専用ベースDS-KAB6-BASE の使用、またはアンカーボルトでの据え付けで自立させることができます。

人体の体表温度検知専用に設計され、測温範囲30～45℃、測温誤差±0.5℃の高精度サーモグラフィーです。顔認証に使用する顔面追跡機能を使用して正確な測温領域を検出して精密な検温ができます。測温距離が1 m、速度が0.5秒と高速のため、無人検温に最適ですので、新型コロナなど感染症対策の検査要員の作業量も大幅に減らすことができます。他の機器との連携が不要で、異常検知の場合はサーモグラフィー画像のみを保存するため、来客者のプライバシー保護が可能なので、駅、イベント会場、病院などで不特定多数が対象の測温を目的とした入室管理に使用できます。顔認証機能、ICカード読取り機能を持っており、他のシステムと連携した運用も可能なので企業、住居、工場、学校などでの入退出管理、勤怠管理に使用できます。 。※本製品は医療機器ではありません。体温測定には医療機器の体温計を使用してください。※パスワードを失念された場合、リセットが有料となりますことをご留意ください。

他のサーモグラフィーカメラを離れた場所からでも遠隔操作が可能なコントロールタブレット。リアルタイムで画面を見ながら測定温度を監視したり、防犯システムと連動してドアを開錠することが出来ます。リアルタイムで温度異常表示および温度異常情報検索。タッチ開錠、ワンタッチ警報セントラルに通知。ライブビューカメラとして扱うことが可能。

広域エリアの画像認識に開発された監視用レンズです。 全機種アイリス・フォーカス可変(ロックビス付)で任意の条件位置で固定が可能です。

KeiganMotor、USBカメラを使用したAGVキットラインテープ及びマーカーの画像認識で走行 Pythonプログラミング言語によるオープンソースで動作開発していただけます

KeiganMotor、USBカメラを使用したAGVキット。ラインテープ及びマーカーの画像認識で走行。Pythonプログラミング言語によるオープンソースで動作開発していただけます

簡単操作・手拾い感覚の材料拾いソフト 拾い図・拾い表を並べて表示 拾い表・部材選択ウィンドウを自由自在に拡縮 音声認識機能 シンボル自動抽出(画像認識)機能 拾い文字移動 マイナス値拾い PDFデータの読込み強化 WEBライセンス

Wi-Fi接続により、お持ちのスマートフォンで遠隔監視や録画データの確認が可能 AI による画像認識で人のみを検知してお知らせ。(人だけにフィルターをかけることができる) 警報線や警戒区域を設定し、侵入禁止エリアに入った人だけを検知する設定が可能。

QNAP TS-AI642-8G ARM Cortexプロセッサー搭載 タワー型NAS。次世代 TS-AI642 AI NASは、AIベースビデオ・画像認識アプリケーション向けに特別に設計されています。最大6つの TOPS NPU (ニューラルネットワークプロセッシングユニット)搭載の64ビット ARM Cortex-A76/-A55 SoC 8コアプロセッサーを採用した TS-AI642 は、画像処理と解析作業を処理するのみならず、AIアプリケーション実行時のCPU負荷を軽減させて、システム稼働時の電力消費を抑えます。パワフルな演算性能、大容量ストレージ、柔軟なI/O拡張性を備えた TS-AI642 により、企業はビデオ監視、画像認識、顔認識アプリケーション向けのAI NASソリューションを容易に展開できます。

本書は、既刊「ディジタル画像処理の基礎と応用―基本概念から顔画像認識まで」の構成を基本に、MicrosoftVisualStudio．NET2005ExpressEditionなどにも対応するように変更し、さらに内容を追加したものです。 ディジタル画像処理の基礎； 濃度変換； 空間フィルタ； 2値化画像； パターン認識； カラー画像処理； フーリエ変換による線図形処理； 直交変換による画像処理； ディジタルフィルタ； ウェーブレット変換； ニューラルネットワーク； KL変換； VisualC#．NETによるプログラミング； 簡易作図ソフトの作成

光を通す制電性!「タッククリアE」、「制電性」「透明性」「低アウトガス性」「粘着性」これらすべての要素を兼ね備えた高機能シート、静電気によるダメージから搭載品を保護する制電性、光透過能力を活かして検査性向上に貢献(画像認識、エッジ検出、裏面観察)、粘着により搭載品を安全に保護、低分子シロキサン含有量を大幅に低減したクリーンな素材、繰り返し使用可

スパース表現を用いたモデル化は，2000年以降急速に発展した基礎分野であり，その応用分野は幅広く，信号処理・画像処理のみならず，機械学習，画像認識，コンピュータビジョン，自然言語処理など，多岐に渡っている。 本書は学生向けの講義を念頭に書かれているため，理論的基礎や研究背景を詳細なアルゴリズムを交えて丁寧に解説している。また，画像処理を応用例として豊富に説明しているため，本書があれば基礎から応用までを理解することができる。

画像処理はFPGAがよく使われる代表的な分野です．より高機能で高品質な製品を実現するには，単なる画像処理ではなく，よりインテリジェントな機能として，画像認識機能が要求されてきます．自動車の分野では，すでに実用化され普及している自動ブレーキや，条件付きながら高度な自動運転機能を搭載したものまで登場しています．これら自動運転支援システムADAS(Advanced Driver Assistance Systems)では，画像から道路脇の白線を認識したり，歩行者を識別する必要があります．これらの画像認識処理を高速で行うには，FPGAを使うのが王道です． 本特集では，PC上で人物画像を機械学習させた結果を使い，入力画像から人物を検出するリアルタイム画像処理システムを構築してみます．また動画フレームの差分検出技術を応用し，赤外線検知と組み合わせたセンサ・カメラや，道路のセンター・ラインを検出し車線を外れると警告を発する，車線離脱警告装置を製作してみます． 目次 特集 車に農業!? AI時代のチャレンジ!リアルタイム動画認識 プロローグ 実際の製品で使われる画像認識技術のいろいろ 第1章 人物検出!リアルタイム画像処理システムの実装 第2章 赤外線検知+動き検出によって録画開始するセンサ・カメラの製作 第3章 FPGA+CMOSカメラ・モジュールで車線離脱警告装置を作る Appendix HDMI画像もカメラ映像も!なんでも画像処理ボードCQBB-IMG9 第4章 入力画像から合計金額を計算!MATLAB/SimulinkでFPGAプロトタイピング 高位合成ツールVivado HLS特設記事 第1章 高位合成ツールVivado HLSを使ってC言語でFPGAを開発しよう! 第2章 AXI4-Liteバスに接続できる乗算IPコアの作り方 第3章 AXI4-Lite版乗算IPコアをARMプロセッサから制御する 最新技術解説 Altera SDK for OpenCLでFPGAを開発するのに必要なBSPの移植 多層ニューラル・ネットワークによる手書き数字認識の実装(導入編) MIPS本家からFPGA実装向けコア”MIPSfpga”登場(紹介編) 最新デバイス紹介 プログラマブル・アナログIC analogramの概要

。ステレオカメラを2台と4Kカメラを1台搭載した、深度情報と色情報を取得できるAIカメラです。Depth(奥行き)検知、オブジェクト検出(ニューラル推論)、オブジェクトトラッキングをPython APIを使用して実現できます。処理能力：4TOPS(AIの場合は1.4TOPS)。リアルタイムのバックグラウンド演算により動きの予測が可能。12Mピクセル JPEGエンコーディング(静止画)。H.264/H.265エンコーディング(4Kビデオ3.125MB/秒。Raspberry Pi Zeroでは4K/30fpsで録画可能)。魚眼レンズに対応。オブジェクト検知、画像認識、セマンティックセグメンテーション。MJPGエンコーディング。2Dと3Dでオブジェクトトラッキングが可能

USB3.0出力小型CMOSカメラ。 高画素・高速CMOSセンサーを搭載。 小型、剛健、取り付けやすい筐体設計。

画像認識によるAI機能により人のみ検知する防犯カメラ。 。境界線を超えるとアラーム通知する「警報線」や侵入禁止エリアに入るとアラーム通知する「警報区域」の設定ができる。「警報区域」については、L字やコ字など多角形にも対応し、人の動きや場所に合わせた細かな設定が可能。800万画素(4k)の高画素対応。LANケーブル経由で電気を供給するので、電源を取れない場所にもカメラを設置可能で配線がすっきりする。(省配線)。赤外線カメラで夜間撮影にも対応。(夜間時はモノクロ撮影)。録画機はサイクル録画機能で常に最新データをハードディスクに保存。タイマー録画や録画スケジュール機能も搭載。

画像認識によるAI機能により人のみ検知する防犯カメラ。 。境界線を超えるとアラーム通知する「警報線」や侵入禁止エリアに入るとアラーム通知する「警報区域」の設定ができる。「警報区域」については、L字やコ字など多角形にも対応し、人の動きや場所に合わせた細かな設定が可能。800万画素(4k)の高画素対応。LANケーブル経由で電気を供給するので、電源を取れない場所にもカメラを設置可能で配線がすっきりする。(省配線)。赤外線カメラで夜間撮影にも対応。(夜間時はモノクロ撮影)。録画機はサイクル録画機能で常に最新データをハードディスクに保存。タイマー録画や録画スケジュール機能も搭載。

画像認識によるAI機能により人のみ検知する防犯カメラ。 。境界線を超えるとアラーム通知する「警報線」や侵入禁止エリアに入るとアラーム通知する「警報区域」の設定ができる。「警報区域」については、L字やコ字など多角形にも対応し、人の動きや場所に合わせた細かな設定が可能。800万画素(4k)の高画素対応。LANケーブル経由で電気を供給するので、電源を取れない場所にもカメラを設置可能で配線がすっきりする。(省配線)。赤外線カメラで夜間撮影にも対応。(夜間時はモノクロ撮影)。録画機はサイクル録画機能で常に最新データをハードディスクに保存。タイマー録画や録画スケジュール機能も搭載。

深度情報と色情報を取得できるAIカメラ(自動焦点版)。ステレオカメラを2台と4Kカメラを1台搭載した、深度情報と色情報を取得できるAIカメラです。Depth(奥行き)検知、オブジェクト検出(ニューラル推論)、オブジェクトトラッキングをPython APIを使用して実現できます。自動焦点(オートフォーカス)で、撮影対象に対して動的に焦点を合わせることが可能です。本製品から30cm以内の対象に対し有効です。また、振動が大きい用途(ドローンやサスペンションなしのバイクなど)には向きません。そういった用途には固定焦点版をオススメします。電源は、USB Type-C経由で供給します。消費電力は、スタンバイ時で0.6W、depthai_demo.pyを実行時で4W、最大時で約4.5Wです。処理能力：4TOPS(AIの場合は1.4TOPS)。リアルタイムのバックグラウンド演算により動きの予測が可能。12Mピクセル JPEGエンコーディング(静止画)。H.264/H.265エンコーディング(4Kビデオ3.125MB/秒。Raspberry Pi Zeroでは4K/30fpsで録画可能)。魚眼レンズに対応。オブジェクト検知、画像認識、セマンティックセグメンテーション。MJPGエンコーディング。2Dと3Dでオブジェクトトラッキングが可能