BUSINESS  AI ENTERPRISE

Enterprise


noonAI 시스템은 다양한 인공지능 기반 기술들을 활용하여 필요한 기능을 수행할 수 있도록 영역별 엔진들을 포함하고 있습니다.
객체 탐색, 객체 분할, 핵심포인트 탐지 엔진은 아래 설명과 같이 이미지 인식에 있어서 매우 중요한 엔진 입니다.
각각의 엔진은 적용하고자 하는 서비스 요구 기능에 따라 독립적, 선별적, 융합적으로 적용이 가능하도록 설계되어 있어,
다양한 종류의 인공지능 서비스 구현에 효과적으로 활용할 수 있습니다.


적용분야
 
X-ray 객체 탐지, 제조업 품질 검사, 드론 탐지

noonAI의 객체 탐색 기술은 이미지를 분석해 그 안에 있는 객체의 위치 좌표와 종류를 인식 할 수 있습니다.
이미지 상에서 사용자가 요구하는 객체를 이미지 배경에서 찾아 낼 뿐만 아니라, 여러 객체를 한번에 찾아 냅니다.
noonAI 시스템은 최신 딥러닝 프레임워크 알고리즘을 적용하여 Real-Time으로 객체 탐색이 가능합니다.

적용분야
 
헬스케어,  스포츠 매니지먼트, 보안시스템

noonAI의 핵심포인트 탐지는 인간의 해부학적 핵심 특징(머리, 목, 어깨 무릎 등의 관절 위치 등)을 통해,
관찰대상의 상태나 움직임을 탐지 가능합니다.  이 기술을 통해 관찰 대상의 상태나 움직임, 손의 제스처를 파악해 
컴퓨터 언어로 변환 가능합니다. 또한 얼굴의 특징점을 분석해 나이, 성별, 감정을 식별하거나, 안면 인식 및 검증이 가능합니다.

시선 추적 및 안면 인식 알고리즘(Eye tracker & Face Recognition)

적용분야
 
출입 통제 시스템, 바이오 인증 시스템

noonAI의 Face Recognition은 안면의 특징점(눈, 코, 입, 턱 선, 눈썹 등)과 포즈를 탐색하는 알고리즘과 시선을 추적하는 알고리즘입니다.
조명 변화에 강인하며, 안면을 보다 정확하게 인식하여 누구인지 찾아내는 기능입니다.
이 기능을 바탕으로 한 사람의 연령대나 성별을 분류하여 추정하거나, 미리 등록된 얼굴과 특정 얼굴이 일치하는지를 검증하는 작업 환경에 사용할 수 있습니다.





Face DetectionM

얼굴의 다양한 포즈에 대해 인식 하는 것으로 환경조건의 변동에 강인한 방식.





Eye Gaze Classifier

안면에서 추출 된 검출된 눈동자의 위치를 이용하는 것으로 안면 검증에 정확성을 향상하는 방식

 

noonAI


자체개발한 딥러닝 신경망으로 실제적용되는 분석모듈로 구분

noonAI 시스템은 실시간으로 이미지를 입력 받고 처리해 이미지 정보를 인식하고, 인식된 정보를 응용 어플리케이션에
제공하는 역할을 합니다. noonAI 시스템은 자체 개발한 딥러닝 신경망으로 사용자가 원하는 이미지 정보를 추출하는
학습 모듈과 학습 된 모델을 바탕으로 실제 산업 현장에 적용되는 분석 모듈로 구분 됩니다. 


합리적인 시스템
Module PC를 활용해 합리적인 비용으로 고객의 생산시설에 맞는 자동화 품질 검사 시스템이 구현 가능합니다.
자동학습 기능
noonAI 시스템은 이미지의 복잡도 및 산업 현장의 환경 변화의 강인한 머신 비전으로 제품의 특징을 자동으로 학습해 정확한 품질 검사가 가능합니다. 
고객 맞춤 시스템
딥러닝 알고리즘의 도입으로 고객의 제조업 라인에 맞는 모델을 쉽고 빠르게 만들 수 있으며, 모델 적용 후 취득되는 이미지로 추가 학습이 가능하여 최적화 비용 절감 및 정확도 향상에 유리합니다.
멀티시스템 지원
최신 프레임워크 언어 및 CUDA, cuDNN 등 처리언어를 사용하여 딥러닝 알고리즘을 병렬처리 하여, 모델 생성 및 이미지 인식 속도가 빠르며, 추가적으로 산업현장에 맞춰 Multi-GPU, Multi-Threading 등을 지원해 이미지 처리속도를 더욱 향상 시킬 수 있습니다. 




Process


유형별 맞춤 솔루션 제공


 noonAI 시스템은 고객의 요구에 따라 맞춤형 모델을 생성 및 현장 기술 지원 등 유형별 솔루션을 제공하고 있습니다. 




1
데이터 수집
자사가 보유한 이미지 데이터와 고객의 업체에 설치된 머신 비전 장비를 통해 이미지를 수집하고, 필요에 따라 학습 데이터를 생성합니다.
2
모델 생성
수집된 데이터를 바탕으로 고객의 요구에 맞는 딥러닝 모델을 디자인하고, 목표 수치를 달성 할 수 있도록 모델을 생성합니다.
  
3
시스템 적용
완성된 모델은 기존 라인에 적용하여  운영가능 합니다.
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