近年、ディープラーニングによる画像認識の飛躍的な性能向上により、映像から情報を抽出する画像認識AIソリューションが注目され、AI認識に特化した映像圧縮技術の開発が活発化しています。特に、監視・確認作業などをAIによって自動化する場合には画像を復元せずに、AIが画像認識するために必要な深層特徴量のみを圧縮・伝送する技術が注目されています。
今回、当社独自開発の高次元データ解析技術「DeepTwin（ディープツイン）」（注2）を深層特徴量の圧縮に応用し、画像認識精度を低下させることなく、従来のH.265（注3）による映像圧縮とAIを組み合わせた一般的な方式と比較して、100倍以上の圧縮率を達成可能な映像圧縮技術を開発しました。本技術の活用により、画像認識AIソリューションの普及に伴ってますます大容量化する映像伝送データ量の増加を抑制するとともに、限りある通信資源の効率的な利用を実現し、より持続可能な世界の実現に貢献します。
本技術の詳細は、11月16日（月曜日）からオンラインで開催予定の「画像符号化シンポジウム (Picture Coding Symposium of Japan 2020)」にて発表します。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/11/16-1.html
概要： 富士通株式会社
詳細は http://jp.fujitsu.com/ をご覧ください。
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