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【信頼】 竹中エンジニアリング 赤外線センサー[近赤外線ビーム遮断方式(対向型4段ビーム)] TAKEX PXB-200HFA(屋外200m) 防犯アラーム、センサー
【信頼】 竹中エンジニアリング 赤外線センサー[近赤外線ビーム遮断方式(対向型4段ビーム)] TAKEX PXB-200HFA(屋外200m) 防犯アラーム、センサー
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73,150円 104,500円
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○二重変調方式
○4段ハイパワービーム
○ワイドピッチ
○省エネ設計
○グリーン設計
○雷対策強化
○ダブルリング照準機構
○ターゲットカラー
○その他

主な仕様
検出方式:近赤外線ビーム遮断方式対向型(4段ビーム同時遮断方式)
警報出力:無電圧リレー接点(c接点)、接点動作:遮光時間出力、接点容量:AC/DC30V·1A(抵抗負荷)接点保護抵抗内蔵
環境出力:無電圧リレー接点(c接点)、接点動作:環境悪化時に出力(連続出力)、接点容量:AC/DC30V·1A(抵抗負荷)接点保護抵抗内蔵
タンパー出力:無電圧リレー接点(b接点)、接点動作:受光器カバーを外した時に出力(連続出力)、接点容量:AC/DC30V·0.1A(抵抗負荷)接点保護抵抗内蔵
アラーム表示灯:赤色LED(受光器のみ)、受光感度減衰時:点灯
電源電圧:DC10〜30V(極性なし)
消費電流:30mA以下
設置場所:屋外·屋内(IP65相当)
質量:投光器:約1,600g 受光器1,670g
外観:PC樹脂(ワインレッド)
外形寸法:W114×H450×D100mm

●ご入金確認後出荷(商品代引き不可)
ご入金確認後、翌日〜3営業日以内に出荷
佐川急便でのお届け

5個以上ご購入のお客様はお問い合わせください。




二重変調方式
メーカー独自の二重変調方式を赤外線ビームに採用することで、外乱光(太陽光や車のヘッドライトなど)との識別性を高め、信頼性の高い屋外警戒を実現します。
5万ルクスの照度変化にも影響を受けません




4段ハイパワービーム
感度余裕100倍、距離余裕10倍の4段ハイパワービームを採用することにより、霧や雪、豪雨などの環境悪化時の誤動作を低減します。



ワイドピッチ
従来機種よりビームの天地方向の寸法を拡大し、4段ビーム同時遮断方式と併せて、鳥や落ち葉などによる誤動作を大きく低減します。



省エネ設計
消費電力を大幅に低減しました。(メーカー従来比50%以下)従来よりも小型の電源装置を使用でき、長距離配線時にも太い配線が不要となるため、配線材費用を大幅に削減できます。



グリーン設計
(RoHS:電気電子機器に特定有害物質の使用を制限したEU加盟国で定められた指令)

環境に配慮したRoHS指令に対応しています。(鉛、水銀、カドミニウム、六価クロム、ポリ臭化ジフェニルエーテルを排除しています)


雷対策強化
誘導雷による被害を低減するために、耐サージ性能を強化しました。
従来のPB-IN-HFに比べて、約10倍の耐サージ性能を有していますので安心してご使用になれます。(メーカー従来比)


ダブルリング照準機構
照準器に二重リングを採用し、光軸調整時の視認性を向上させています。目を近づけた時と離した時で、それぞれ適切な見え方になります。




ターゲットカラー
内部の成型に視認性の高い色を採用し、カバーを外した際に、遠くからでも確認しやすくして、光軸調整時の作業性を向上させています。また投光器と受光器でそれぞれ異なる色を採用して、施工·点検時にも確認しやすくなりました。

その他
●防虫·防滴設計 ●バードストッパー取付け機構●ウェザープルーフハウジング機構
 





仕様
品  番 PXB-200HFA
検出方式 近赤外線ビーム遮断方式(4段ビーム同時遮断方式)
使用赤外線 LED(近赤外発光ダイオード)による2重変調パルスビーム
警戒距離 屋外100m以内
距離余裕 10倍(1000m)
検知応答時間 0.05〜0.7秒(ボリュームにて可変)
電源電圧 DC10〜DC30V(極性なし)
消費電流 30mA(警戒時)
 34mA(最大時)
警報出力 接点方式:無電圧リレー接点(c接点)
 接点動作:遮光時間出力(ただし、2秒未満の遮光は2秒間出力)
 接点容量:AC/DC30V·1A(抵抗負荷) 接点保護抵抗内蔵
環境出力 接点方式:無電圧リレー接点(c接点)
 接点動作:環境悪化時に出力(連続出力)
 接点容量:AD/DC30V·1A(抵抗負荷) 接点保護抵抗内蔵
タンパー出力 接点方式:無電圧接点(b接点)
 接点動作:受光器カバーをはずした時に出力(連続出力)
 接点容量:AD/DC30V·0.1A(抵抗負荷) 接点保護抵抗内蔵
警報表示灯 赤色LED(受光器のみ) 警報出力時:点灯
受光感度表示灯 赤色LED(受光器のみ) 受光感度減衰時:点灯
付帯機能 変調周波数機能·サウンドチェック機能·外部環境診断機能·
 投光パワー切替機能·投光カバー補正機能·アラームメモリー表示機
 能·プログラマブルAGC機能·オートゲインロック機能·モニター出
 力機能·タンパー機能·検知応答時間調整機能·上段/下段切替機
 能·ワイヤレス光軸チェッカー接続機能
光軸調整範囲 水平方向:±90° 垂直方向:±20°
使用可能周囲温度 -25℃〜+60℃
設置場所 屋内·屋外(IP65相当)
配線接続 M3セルフアップ端子式
質 量 投光器:約1,600g 受光器:約1,670g
外 観 PC樹脂(ワインレッド)
付属品 ポールアタッチメント、バードストッパ、取付ネジ一式、取扱説明書
 ※PXB-HFAはポールカバーBS-50Xはオプション
外形寸法 W114×H450×D100mm
 


●ご入金確認後の出荷となります。
  (商品代引き不可)




5個以上ご購入のお客様はお問い合わせください。



竹中エンジニアリング株式会社
TAKEX赤外線センサーPXB-50HFA 竹中エンジニアリング 4段ビーム同時遮断方式 防雨
竹中エンジニアリング株式会社
赤外線センサー (屋外200m用) PXB-200F
TAKEX赤外線センサーPXB-50HFA 竹中エンジニアリング 4段ビーム同時遮断方式 防雨
竹中エンジニアリング株式会社
竹中エンジニアリング株式会社

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【信頼】 竹中エンジニアリング 赤外線センサー[近赤外線ビーム遮断方式(対向型4段ビーム)] TAKEX PXB-200HFA(屋外200m) 防犯アラーム、センサー

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最近、ニュースや記事でよく目にする“ ディープラーニング() ” 。

ビジネスや社会にどのように影響を与え、活用されていくのかに興味ある方が多方面に増えてきている一方で、について知りたいけれども、実際よくわからない…と感じている方も多く見受けられます。

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今回は、その基本的な疑問や実際どうビジネス活用できそうなのか皆さまが想像できるようになるよう、とは一体どういう技術なのか、俗にいう「人工知能(AI)」や「機械学習(ML)」との違いなど基本的な情報に加え、ビジネスに実際どう導入されているのかなど事例を含めながら解説していきます!


とは、十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習のことです。

DNNとは、ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもので、昨今注目を浴びています。

—MITが発刊している『★パイロット★万年筆 エリート95S 新品』には、以下のように記載されています。


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が羨望を受けるきっかけになったのは、2012年にトロント大学のヒントン教授らが世界的な人工知能の競技会(*1)でを用いたシステムで圧勝したことです。

皆さんの記憶に新しいのは、に人工知能の囲碁プログラム「AlphaGo (*2)」が、世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士に勝利したことでしょうか。

それまでも、「人工知能」というのは、過去2回ブームがあり、2013年以降は第3次AIブームと言われていますが、この3度目のブームを引き起こしたのは間違いなくといっても過言ではありません。

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の何がそんなに画期的で凄い技術なのかを次に見ていきましょう。

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今までの話で、人工知能と機械学習、と3つのキーワードが出てきて、すでに混同している方も多いとは思いますが、そこまで難しく考えることはありません。

3つのキーワードの関係は、大まかにいうと「人工知能>機械学習>」という構造になっています。

どれも違う技術ということではなく、図解すると以下のようなベン図になります。

良くある誤解ですが、Fender パーツ Jaguar /Jazzmaster Preset Control Knob Black 並行輸入品という位置付けです。

大まかな構造がわかったところで、1つ1つのワードについて深掘りしていきましょう。

①人工知能(AI)

“AI“、最近よく聞くワードになりつつあると思いますが、巷では何にでもAIと使われがちで、学者の中でも定義は人それぞれで統一的見解はありません。

今回は「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの 」(一般社団法人 人工知能学会設立趣意書からの抜粋)という立場を取りたいと思います。

AIは、大まかに2つに分類することができます。

■弱いAI:人間の知能の一部を代替する、一見知的な限られた問題解決を行えるもの

∟特化型AI:特定の決まった作業を遂行するためのもの(囲碁AIなど)

∟汎用型AI:特定の作業やタスクに限定せず人間と同様の、あるいは人間以上の汎化能力を持ち合わせているもの

■強いAIYKKAP窓サッシ 引き違い窓 フレミングJ[Low-E複層防犯ガラス] 2枚建 外付型[Low-E透明3mm+合わせ型7mm]:[幅812mm×高903mm] サッシ アルミサッシ 引違い

ニュースなどでよく見かけるのは、弱いAIで中でも特化型AIです。

現実的にはまだ汎用型AIは難しいと言われています。

(追記 6/18:強いAIは、汎用人工知能(AGI)とも呼ばれます。弱いAIの汎用型AIとどう違うのかというところですが、その差は人工知能自体に意識があるか、ないかというところにあると思っており、強いAI≒ドラえもん のようなイメージを持っていただけると分かりやすいのではないかと思います。)

②機械学習(ML)

機械学習とは、機械学習のパイオニアの1人であるアーサー・サミュエルによると、

” The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.”

と定義されており、日本語に訳すと「人が明示的に挙動を指示することなしにコンピューターに学習能力を与えること」 ということになります。

具体的に機械学習にも以下のような学習の仕方に種類があります。

■教師あり学習:正解(正しい出力)付きのデータを機械に学習させる方法

∟回帰:データを入力すると、出力として数値を返す方法(予測)

 用途:株価予測など

∟分類:データを入力すると、出力としてデータの属性や種類を返す方法(ラベリング)
用途:メールのスパム検知など

■教師なし学習【並行輸入品】特別価格 Unknown1 Pink and Gold Metal Plate Wall D Cor 20.5" H X 40" W 2.25" Multi C

∟クラスタリング:データを入力するとそのデータのグルーピング結果を返す方法

■強化学習:自ら試行錯誤して最適な行動を見つける学習で、直近の目標を達成し、報酬を与えることで上達していく方法。

③ (DL)

冒頭に記載したように「十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習」ということで、人工知能の中の1つの要素技術です。

といってもアルゴリズムに種類があり、それぞれ得意分野が違うのでビジネスにを導入する際、どのアルゴリズムを使うのが適切なのか検討する必要があります。

今回は、大まかに3つ紹介しますが、もっと知りたい方はヤザワ トラベルケトル 全世界対応 変圧器不要 本体プラグA コップ2個 専用ポーチ付 容量400ml TVR09WH にマッピングされているものが記載されているのでご覧になってみてください。

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■DNN(Deep Neural Network,ディープニューラルネットワーク)

ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもの。

■CNN(Convolutional Neural Network,畳み込みニューラルネットワーク)

局所的な情報の抽象化及び位置普遍性をもたせた順伝播型ニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。DNNを2次元データに対応させたもので、画像に対して高いパターン認識能力を示します。

主な用途:画像認識

■RNN(Recurrent Neural Network,再帰型ニューラルネットワーク)

音声、動画データのような可変長のデータを扱えるようにするために中間層に再帰的な構造をもたせた双方向に信号が伝播するニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。

DNNを横に繋いで時間変化する、連続的なデータに対応させたものですが、あまり長時間のデータには向きません。

また最近では、Google Translateなど自然言語処理にも使われています。

主な用途:音声認識、動画認識、自然言語処理

そもそもビジネスに導入したい際には、のアルゴリズム等を検討する前に、それが機械学習の方が適切なのか、DeepLearningの方が適切なのかでも変わってきます。


上図のように、 は中間層を多層にすることで情報伝達と処理を増やし、特徴量の精度や汎用性をあげたり、予測精度を向上させたりすることが可能になります。

深層学習と言われるくらいなので、ここまでは想像がつくと思いますが、具体的にどういった過程を踏むのか例に出して説明します。

このSotaくんのように「目の前においてある果物が何なのか」を認識させるようにするにはどうすればいいのかを例に説明します。

86/BRZ ウルトラスエードブーツSE MT

下図のように、大まかに学習処理のフェーズ、推論処理のフェーズに分かれます。

実際にビジネスに導入する際、学習済みのモデルを使用する場合には推論の処理のみなので大規模な計算資源は必要ないです。

しかし、もし学習モデルの作成から行う場合には大量のデータだけではなく、膨大な量のデータを処理するための時間や電力、GPUのように大量のデータを処理できるサーバーが必要となります。

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逆にいうと、には、テストデータが少ないと性能が出ない、識別結果のチューニングが難しいという弱点があります。

で、大量のデータさえあれば、従来の機械学習などではできなかった複雑な扱いづらいデータも処理を行うことが可能になったという点が大きな変化と言えます。


では、具体的にで今何ができるのかを見ていきたいと思います。

まず入力するデータの種類別に、以下のように分類できます。

①画像認識

画像動画を入力とし文字や顔などの特徴を認識・検出する技術です。 背景から特徴を分離抽出しマッチングや変換をおこない、目的となる特徴を特定し認識します。

(例: Facebookのタグ付け(顔認証)、自動運転、感情分析など

②音声認識

音声を認識させる技術です。人間の声を認識してテキストに出力したり、音声の特徴をとらえて声を出している人を識別したりできます。

(例:iPhoneの「Siri」のような音声入力など

③自然言語処理

人間が日常的に使う自然言語(書き言葉・話し言葉)をコンピューターに処理・理解させる技術です。

(例:銀行のコールセンターでの問い合わせ対応、文書要約、機械翻訳など

④異常検知

産業機器などに取り付けられたセンサーなどの時系列データから異常の兆候を感知する技術です。

(例:工場内の監視(故障や異常動作の検知)など


■製造

Rist(Deep Inspection):画像の中で特定のパターンに一致する箇所を認識させ、工場などにおける不純物の検知などを行うことができる。

URL : 竹中エンジニアリング 赤外線センサー[近赤外線ビーム遮断方式(対向型4段ビーム)] PXB-200HFA(屋外200m) TAKEXhttps://www.deep-inspection.com/

■流通

ViSENZE:ECサイトなど電子商取引のプラットフォーム上でファッションアイテムなどを画像で検索ができる。

URL : https://www.visenze.com/

■医療

Atomwise:既存の薬の分子構造などから新しい薬をディープラーニングによって発見し、新薬発見のプロセス短縮を目指している。

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Enlitic:レントゲン写真やCTスキャン、超音波検査、MRIなどの画像からがんなどの悪性腫瘍を検出する。

URL : IRIS 250129 ウッドトップチェスト  HG-327-WH 855-7615

■セキュリティ

Deep Instinct:ディープラーニングアンチウイルスパッケージというディープラーニングを用いて自動で危険なコードを認識するソリューション。

URL : 登録人数100人 新世代顔認証システム 赤外線LED照射にて 暗所でも認証可能 顔認証ターミナル CF-G1 カラータッチパネル搭載 音声ガイダン

■金融

美品/ヤッコマリカルド YACCO MARICARD ブラウス/ジャケット 9号/М相当 グレー系 絹シルク100% 春夏向け トップス アウター レディースを活用した金融トレーディングプラットフォーム。トレーディングを行う人が自分の投資タイミングの判断をチャート上からAIに学習させ、同様の投資タイミングが発生したときにお知らせするトレーディング意思決定支援機能をメイン機能としている。

URL : https://www.alpaca.ai/

他にも、大量の顔写真の表情から感情を分析することができたり(バブアー Barbour メンズ シャツ シャツジャケット トップス Clipson Overshirt Sandstone)、「LINE」のスタンプのレコメンド、ニュースアプリ「グノシー」の年齢推定、音楽ストリーミングサービスの「Spotify」の類似した曲のレコメンドなど身近に使っているアプリにもは活用されています。

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の期待されているところは、今まで機械学習などでは処理ができなかった複雑なデータを扱うことが可能になり、人間が行っていた業務の一部を機械に置き換えたり、業務を効率化したりすることができるようになることです。

それだけでなく、技術自体がコモディティ化し、皆がを使えるようになり、データの活用の仕方次第であらゆる領域で新しい体験などが生み出され社会の仕組み自体をも変える技術になるだろうという部分にあると思っています。

実際富士キメラ総研の調査結果によると人工知能(AI)ビジネスの国内市場は、2030年度に2兆円規模になり、2015年度の14倍になると言われています。

参考:Microsoft Pro IntelliMouse シャドウ ブラック NGX-00018Spartan GoCam Ghost 4G/LTE (Verizon) GC-G4Gb 16G SDカード付き リーディングハンティングトレイルカメ

今後もより幅広いあらゆる領域で、が活用されていくでしょう。

現在、クラウドコンピューティングの世の中ですが、が普及していくことで、クラウドに上げずともデバイス自体がそれぞれ群知能的に処理していくことでエッジだけで完結し、エッジコンピューティングの世界に変遷していくと弊社は考えております。


今まで読んでいただいた中で少しでもDeep Learingについて深まりましたでしょうか。

今後も弊社は様々なパートナー様と一緒に、あらゆる領域において取り組むことでの普及を盛り上げていきたいと思っております。

また、この記事を読んで、を自社のサービスや製品に導入してみたいと感じても、知見やリソースが足りないなど、様々な障壁があってなかなか実現が難しいと思っている方も多いと思います。

手軽に短期間でを導入したい方向けに「ディープラーニング導入検討サービス」を提供しております。画像データをご用意いただければ、弊社のエンジニアが技術検証を代行させていただきます。
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その他、ご要望・ご質問等ございましたら bussiness@leapmind.io までお問い合わせください。


<注釈>

*1人工知能の競技会( ILSVRC )

120万枚の画像から1000クラスのカテゴリ識別を行い、精度を競うコンペティション。

*2 AlphaGo

米Google DeepMind社が開発した、ディープラーニングを応用した人工知能。最近、人類最強の棋士・柯潔に勝利し、囲碁対局から引退。


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