Video Analysis AI · 上空からの映像を読む

衛星・ドローン映像の状況を、
AIが正確に読み取ります

映像解析AIは、上空から撮影した衛星・航空・ドローン映像を解析し、物体と変化を認識する技術です。異なる種類のセンサー映像を統合的に扱い、学習データが少なくても迅速に学習します。

01 · 技術の必要性

産業現場の映像は、汎用AIでは解析が困難です

上空から撮影した映像は特性が複雑で、センサーごとに見え方が異なり、学習データも不足しています。この3つの壁を越えてこそ、実戦で使える映像解析AIになります。

01

上空からの映像は違う

上から見下ろした映像は物体のスケールが大きく変動し、高度や大気の影響で誤差も大きくなります。地上写真用のAIをそのまま使うことはできません。

02

センサーごとに見え方が異なる

光学カメラとレーダー、低解像度と高解像度では特性がそれぞれ異なります。うまく統合すれば互いの弱点を補い、精度は大きく向上します。

03

学習データが足りない

現場には、整備された学習用データがほとんどありません。少ないデータからでも迅速に学習するAIが必要です。

02 · 技術概要

2つの技術で、『複雑な映像』と『不足するデータ』を解決

多様な上空映像を正確に解析する技術と、少ないデータから迅速に学習する技術で構成されます。

複雑な映像の解析

Bird-Eye View & Multi-Sensor AI

上空からの多様な映像を正確に解析

上空映像特有の激しいスケール変動・大気誤差を克服
傾いた物体の向きまで認識(回転バウンディングボックス)
光学(EO)とレーダー(SAR)を融合し、夜間や悪天候でも解析
天候・照明・センサーが変わっても揺るがない頑健な認識
Bird-Eye View 영상의 제약 — 고도·대기·센서 등 다양한 오차 요인Multi-Sensor 영상의 상호 보완성 — 해상도/고해상도 영상 특성 차이Multi-Sensor 영상의 상호 보완성 — EO/SAR 영상 특성 차이
迅速な学習

Data Efficient Learning

少ないデータでも迅速に学習するAI

整備された学習データがなくても迅速かつ正確に学習
AIが自ら擬似ラベルを付与し、人手によるラベリングコストを大幅に削減
写真30枚前後で新しい現場に適応(Few-shot学習)
正解データがなくても性能を自己評価し、最適なモデルを自動選択

データが不足していても、AIは先に動き出します。

Meissa映像解析AIが複雑な現場データを克服する方法をご確認ください。