Groundlight、視覚AIでのオブジェクトカウントを容易にする新「カウントモード」を発表 シアトル--（ビジネスワイヤ）--Groundlightは本日、開発者が画像内に表示されるアイテム数を信頼性高く数えられるようにする「カウントモード」をリリースしました。このモードは、最先端のビジョン言語モデル、高速エッジ推論、24時間365日の生の人的監督を組み合わせることで、最高の信頼性を提供します。同社の目標は、コンピュータビジョンを質問をするだけのシンプルさにすることです。これにより、製造ライン上の部品や小売店の商品など、さまざまな環境でのオブジェクトの数を素早く正確に数えることが可能になります。

Groundlight、視覚AIでのオブジェクト計数を簡素化する「カウンティングモード」をローンチ シアトル - （ビジネスワイヤ）- Groundlightは今日、「カウンティングモード」を発表しました。この機能により、開発者は画像の中にどのくらいのアイテムがあるかを正確に数えることが可能になります。高度なビジョン言語モデル、高速エッジ推論、および24時間365日のリアルタイム人間監視を組み合わせることにより、最適な信頼性を実現しています。 Groundlight AIの目的は、コンピュータビジョンを質問するように使いやすくすることです。これにより、製造ラインの部品や販売棚の商品などを迅速かつ正確に数えられるようになります。専門の機械学習科学者チームが不要であり、導入も容易です。 多くのビデオ管理システム（VMS）では、人の数や車両の数を数えるためのビルトインの解析機能がありますが、これらは予め学習されたモデルに基づいており、特定のビジネスニーズに対応する柔軟性が不足しています。例えば、小売店では店主と客を区別したい、或者はセキュリティに通知するためにローラー・バッグの持ち込みを検知したいといった場合があります。これらの要求には従来のVMS解析機能では対応できず、企業は不十分なデータで妥協するか、または高価なカスタムソリューションに投資しなければなりません。 AIによる計数、機械学習の知識なしで利用可能 Groundlightのカウンティングモードは、自然言語での入力によってどのようなオブジェクトでも即座に数えることを可能にします。大部分のタスクでは、モデルは数日以内に稼働し始めます。利用者は簡単に物体を数えられる上、既存のカメラで撮影された画像を分析して速やかかつ正確な結果を提供します。APIのシームレスな統合とエンタープライズグレードの精度により、複雑な設定や手間を省いてオブジェクトの計数を自動化し、リアルタイムの洞察を得ることができます。 Groundlight AIのCTOであるLeo Dirac氏は次のように述べています。「当社の目標は、コンピュータビジョンを質問するように簡単にすることです。カウンティングモードを使えば、製造ラインの部品や小売りの店頭にある製品などを迅速かつ正確に数えることができるのです。また、機械学習の専門家に頼る必要はありません。」 主な特徴 自然言語での入力：利用者は計数したいものを単純な言葉で指定できます。 即時導入とシームレスなAPI統合：すぐに利用開始でき、既存のシステムとの連携も簡単です。 高度な精度：高性能な機械学習モデルと24/7の人間監視により、高い信頼性を実現します。 フレキシブルな用途：セキュリティアプリケーション、製造業の自動化、小売りの独自分析など、さまざまな場面で活用可能です。 例えば、店内の通行量データを正確に収集する場合、従業員と顧客を区別する必要があります。Groundlightのカウンティングモードを使えば、会社の制服を着た人とそうでない人を自動的に識別することができます。また、不確かな状況では、Cloud Labelers（人間補完者）がリアルタイムで答えを確認します。 詳細については、code.groundlight.aiをご覧ください。