Physical AI

Physical AI Overview

Physical AIの実現には、カメラ・LiDAR・レーダーなど多様なセンサーデータの高精度な解析が不可欠です。APTOは、物体検出、セグメンテーション、トラッキング、シーン理解など、自動運転・ロボットAIに必要な全てのアノテーションサービスを提供します。

マルチセンサー対応: カメラ・LiDAR・レーダーの統合アノテーション。

安全性重視: エッジケース・危険シナリオの徹底的な収集。

高精度位置情報: ミリ単位の精密なラベリングとトラッキング。

Annotation Services自動運転向けアノテーション

2D物体検出
カメラ画像での車両・歩行者・標識検出
- バウンディングボックス
- クラス分類（車・人・自転車）
- オクルージョン対応
- 距離推定
3D物体検出
LiDAR点群データでの3Dバウンディングボックス
- 3D位置・姿勢推定
- サイズ測定
- 方向ベクトル
- センサー融合対応
セマンティックセグメンテーション
ピクセル単位での領域分割・クラス分類
- 道路・歩道・車線
- 建物・植栽・空
- 高精度境界線
- 多クラス分類
車線検出・認識
車線線の検出・分類・形状推定
- 車線線タイプ分類
- ポリライン形状
- 車線変更可否
- 曲率推定
オブジェクトトラッキング
時系列での物体追跡・軌跡推定
- ID一貫性保持
- 速度・加速度推定
- 軌跡予測
- オクルージョン対応
標識・信号認識
交通標識・信号機の検出・分類
- 標識タイプ分類
- 信号機状態認識
- テキスト読み取り
- 優先度判定

Case StudiesCase Studies

LLM development at the highest level in Japan. What are the challenges faced by a research team devoted to improving accuracy?

Thank you for taking the time to talk to us today. First of all, can you briefly introduce yourself?: Mr. Sekine: I have been researching natural language for 35 years, and am currently involved in the development of a Japanese LLM at the RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (RIKEN AIP). After graduating from the Tokyo Institute of Technology, I joined Matsushita Electronics (now Panasonic). After conducting various research there, I earned a doctorate from New York University and served … More

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