大規模なモビリティデータを
リアルタイムAIで革新します。

ドライバーモニタリング、車線逸脱検知、車両および歩行者の識別、交通信号の認識。
今すぐSuperbプラットフォームで始めましょう。

お問い合わせ

お客様の声


自律走行向けの高度なナビゲーションシステムを構築する際、多くの企業は、さまざまな種類のビデオや画像データを単一のプラットフォームで効率的に管理・視覚化できるソリューションを必要とします。
特に、大規模なデータセットをオンプレミス環境で扱うことは、データセキュリティや輸出規制の観点から、極めて重要となる場合があります。Superb Platformは、クラウド環境はもちろん、オンプレミスでのデプロイにも完全対応しており、こうしたニーズに柔軟かつ確実にお応えします。


"数千万フレームにも及ぶ膨大なビデオデータを扱えるのは、オンプレミスのMLOpsソリューションの中でSuperb AIだけでした。特に、LiDAR、レーダー、2D-3Dデータをスムーズに融合して視覚化できる点が非常に優れていると感じました。"

グローバル自動車メーカー「H社」

現場のデータを活用し
自律システムを革新しています。

Superb AIのお客様は、自律システム全体で当社のソリューションを活用することにより、大きな成果を上げています。

98%

オブジェクト検出と分類の正確度

2

自動化されたラベル付け

Superb AIの自律システムソリューションは、
進化し続けるAIモデルをリアルタイムでデプロイすることを可能にする。

SOLUTION 01

問題


"4億件の走行映像データを使用してAIモデルを開発するには、非常に高いコストがかかると予想されていました。"

ソリューション


Superb Platformを活用することで、AIモデルのトレーニングと自動ラベル付けのために、価値の高い200万点のデータを自動的に選別し、さらに77%のリソースを節約することができました。

MOBILITY SOLUTION CASE 0
SOLUTION 02

問題


"重機の運転者が携帯電話を使用したり、道路から目を離したりした場合を検知し、警告アラームを発しながら、重機の状態や動作をモニタリングする必要がありました。"

ソリューション


車載ブラックボックスカメラとEdgeソリューションを活用することにより、電話の使用を検出し、警告を発して、ドライバーの行動を分析し、車両の状態を記録することで、安全性の向上と運行監視の強化が可能になりました。

MOBILITY SOLUTION CASE 1

AIを活用したデータ検索と
精密なオブジェクト検出により、
高度な自律型AIシステムを構築します。

大規模なリアルタイム映像処理

videoProcessing

車両や周辺環境に関する膨大なビデオデータをリアルタイムで処理し、AIのトレーニングと再デプロイができます。

ドライバーモニタリング

operatorMonitoring

同じルートを繰り返し走行する運転者が集中力を欠いた場合には警告アラートを発し、安全事故の防止に貢献します。

歩行者や車両の検知

pedestrianDetection

歩行者や車両をリアルタイムで検出・識別し、交通弱者を保護し、事故を未然に防ぎます。

交通信号や標識の認識

trafficSignal

交通信号や標識をリアルタイムで分析し、交通の流れを円滑にし、交通規則の遵守を促進します。

道路状況と危険の検出

roadCondition

道路状況や危険(障害物、路面の問題など)をリアルタイムで監視し、より安全な運転環境を提供します。

運転分析と最適化

operationalData

運転パターンと車両の状態を分析し、燃費の向上と運転の最適化を図ります。

どこでもAIをデプロイできます。
お客様の現場要件に最適な方法でご利用ください。

オンプレミス、エッジ


事前に設定されたデバイスにより、即時デプロイが可能で、既存の現場ハードウェアとの互換性も確保
インターネット接続は不要

onPremiseAndEdge

クラウド


既存のクラウドインフラ
またはホストされたAPIを活用した簡便なデプロイ

cloud
contact us

お手伝いできること

Superb AIがどのようにお役立ちできるかをご紹介します:

  • より効果的なデータセットをキュレートして、モデルの性能を15%以上向上させましょう。

  • 10倍速く、より正確なコンピュータビジョンのデータセットを構築しましょう。

  • たった数クリックでAIモデルをトレーニング、診断し、デプロイしましょう。

"Superbプラットフォームは非常に役立っており、強力なAIベースのデータキュレーション機能が追加され、これによりさらに最適化されました。データセットを自動キュレーションし、誤ラベルをキュレートする機能により、迅速かつ簡単に高品質なデータセットを構築することができました。"

autonet

Blaine Bateman, Chief Data Scientist

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