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富士通研究所、AIによる大量の自動映像監視を実現する映像特徴量の高圧縮技術を開発
[20/11/16]
TOKYO, Nov 16, 2020 - (JCN Newswire) - 株式会社富士通研究所（注1）（以下、富士通研究所）は、超高圧縮した映像からでも高精度に映像の内容を認識できる映像圧縮技術を開発しました。
近年、ディープラーニングによる画像認識の飛躍的な性能向上により、映像から情報を抽出する画像認識AIソリューションが注目され、AI認識に特化した映像圧縮技術の開発が活発化しています。特に、監視・確認作業などをAIによって自動化する場合には画像を復元せずに、AIが画像認識するために必要な深層特徴量のみを圧縮・伝送する技術が注目されています。
今回、当社独自開発の高次元データ解析技術「DeepTwin（ディープツイン）」（注2）を深層特徴量の圧縮に応用し、画像認識精度を低下させることなく、従来のH.265（注3）による映像圧縮とAIを組み合わせた一般的な方式と比較して、100倍以上の圧縮率を達成可能な映像圧縮技術を開発しました。本技術の活用により、画像認識AIソリューションの普及に伴ってますます大容量化する映像伝送データ量の増加を抑制するとともに、限りある通信資源の効率的な利用を実現し、より持続可能な世界の実現に貢献します。
本技術の詳細は、11月16日（月曜日）からオンラインで開催予定の「画像符号化シンポジウム (Picture Coding Symposium of Japan 2020)」にて発表します。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/11/16-1.html
概要： 富士通株式会社
詳細は http://jp.fujitsu.com/ をご覧ください。
Copyright 2020 JCN Newswire. All rights reserved. www.jcnnewswire.com
近年、ディープラーニングによる画像認識の飛躍的な性能向上により、映像から情報を抽出する画像認識AIソリューションが注目され、AI認識に特化した映像圧縮技術の開発が活発化しています。特に、監視・確認作業などをAIによって自動化する場合には画像を復元せずに、AIが画像認識するために必要な深層特徴量のみを圧縮・伝送する技術が注目されています。
今回、当社独自開発の高次元データ解析技術「DeepTwin（ディープツイン）」（注2）を深層特徴量の圧縮に応用し、画像認識精度を低下させることなく、従来のH.265（注3）による映像圧縮とAIを組み合わせた一般的な方式と比較して、100倍以上の圧縮率を達成可能な映像圧縮技術を開発しました。本技術の活用により、画像認識AIソリューションの普及に伴ってますます大容量化する映像伝送データ量の増加を抑制するとともに、限りある通信資源の効率的な利用を実現し、より持続可能な世界の実現に貢献します。
本技術の詳細は、11月16日（月曜日）からオンラインで開催予定の「画像符号化シンポジウム (Picture Coding Symposium of Japan 2020)」にて発表します。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/11/16-1.html
概要： 富士通株式会社
詳細は http://jp.fujitsu.com/ をご覧ください。
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