独自アルゴリズム & FPGA化
エッジ検出アルゴリズム当社ステレオカメラはエッジ検出方式を採用しています。
輪郭がはっきり映し出されるので、検出後の探索処理が容易＝高速化へつながります。
FPGA化で後段の処理が軽い
従来高性能PCとの組み合わせで実現していた複雑な処理をカメラ内蔵の専用チップで実現するため、小型コンピュータのRasberry PIなどで後処理ができます。
当社ステレオカメラ画像
エッジ検出(輪郭がくっきり、探索が容易)
超高速アルゴリズム（60/160fps）エッジ検出後の処理の高性能化を実現するために、左右スキャンの同期やCMOSセンサーの取付位置をピクセル単位で調整するなど、高いハードウエアの加工技術を実現しました。
自動校正
レンズ補正画像の周囲の歪みをとり、1台1台校正してから出荷します。
CMOS位置調整格子パネル等不要で、ボタン一つ、数秒で自動校正を完了します。
メンテナンスフリー取り付け調整が容易で、経年変化にも対応できるので、長期間の利用が可能です。
修正前
修正後
自己位置認識（SLAM技術）
Simultaneous Localization and Mapping
SLAMとは、自動運転に欠かせない技術であり、自己位置認識とメモリー上への地図生成を同時に行う技術です。
様々なセンサー等無しに、カメラ画像情報だけで処理することができるので、GPSの補完もできます。（注）
注 ： ステレオカメラの出力結果をもとに、後段の処理系で実現します。
千葉工業大学未来ロボット技術研究センター(fuRo）様および株式会社ワークロボティクス様との協業により、SLAMを利用した無軌道AGV向けデモシステムを開発しました。
物体検知(ディープラーニング）
ARAYA社の多層のニューラルネットワークによる機械学習を採用
ディープラーニングは、AIにおける一つの技術、手法であり、人物検知、物体検知を可能とします。
明確なアルゴリズムがわからないもの、またはわかる必要のないものを繰り返し学習することによって解を得る手法です。
（注）
注 ： ステレオカメラの出力結果をもとに、後段の処理系で実現します。
ステレオカメラとディープラーニングの組み合わせで、複数の人間を検知し、重なり合っても各人を間違えることなく追跡します。
（それぞれの人を囲む枠の色が重なり合った後も変わらないことに注目ください）