プロジェクト: パレットファインダー

プロジェクト: パレットファインダー
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プロジェクト概要

  • スマートフォン付属のカメラで撮影を行うだけで物流で使用するパレットを画像内から検出し、枚数を数えるアプリケーションを開発しました。
  • パレットの位置や枚数は色別に表示されるようにしました。
  • パレットの検出はAIを使用して行います。(物体検出)
  • アプリの使用現場の電波状況を勘案し、サーバー側で推論を行うのではなく、端末側で推論を行います。
  • スマートフォン側で検出した色毎のパレット枚数を受け取り、データを格納するバックエンドAPIを開発しました。
  • サーバーに格納した色別のパレット枚数を閲覧するWebアプリケーションを開発しました。
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担当フェーズ

技術検証
要件定義
設計
開発
テスト
運用サポート

開発言語・環境

開発体制

  • アジャイル体制で技術の検証から行いました。
  • 開発はまずスマートフォン側のデモ用アプリを開発しPoCを経て、バックエンド側の開発を開始しました。
  • 現在も同体制で運用サポートを行いつつ、新規案件にも着手しています。

システム構成図

ポイント

  • 本プロジェクトの進め方は典型的なアジャイル開発であり、常にユーピーアール様と二人三脚で進めて参りました。
  • パレット検出の学習を行うために短期間に大量の画像を必要としましたが快く応じて頂きました。ユーピーアール様の多大なご協力なくしてはパレット検出の精度向上は狙えませんでした。
  • 汎用的に使用可能なモデルを開発するのではなく、現場の使用状況に応じたモデルを開発することで精度を向上させました。
  • 端末側で推論を行うことにより推論に用いるリソースが限られるため、推論時間と精度の最適化を模索しました。
  • バックエンド、Webアプリケーション機能の開発時は、いかに保守作業を少なくするかという点に着目し、サーバーレス構成でバックエンドとWebアプリケーションを構築しました。
  • LambdaやAPI Gatewayのみでは処理時間が不足する処理が追加されたため、Step Functionsを使用することでサーバーレス構成を崩すことなく機能追加に対応しました。
クライアント
ユーピーアール株式会社
事前に下記フォームよりお問い合わせください。
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