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https://cybercore.co.jp/en/demo/

株式会社サイバーコア / Cybercore Co., Ltd.
代表取締役 /CEO
本社 /Headquarter阿部英志 / Hideshi Abe
岩手県盛岡市盛岡駅西通 2-9-1

マリオス 10F

Malios Bldg. 10F, 2-9-1, Morioka-Eki Nishi-Dori, Morioka, Iwate
ベトナムオフィス /Vietnam R&D Center

12th TNR Tower, 180-192 Nguyen Cong Tru St., District 1, HCMC

設立 /Establised

2007 年 3 月 / March 2007

資本金 /Capital

99,750 百万円（資本準備金含む） / ¥99,750,000

お問い合わせ /Contact

query@cybercore.co.jp | +81-19-681-8776

サイバーコアは、画像処理 ・ 組み込み ・ 人工知能（AI）ソリューションにおいて世界からアカデミックレベルの専門家が集まった、世界最先端のプロフェッショナル集団です。
Cybercore is an organization that gathers specialists and professional researchers in Image Processing (CV), Edge Device Processing, AI Solutions from diverse backgrounds.
サイバーコアの技術体系概念図 / Cybercore’s technology structure

コーポレートスローガン / Corporate Vision
Contribute value to the world from Iwate
with “grassroots spirit".

“ 雑草魂 ”で、岩手から世界に貢献

独自要素技術を土台に、クライアントに合わせた最適なソリューションを開発
Based on Cybercore’s Original Technologies (CCOT), we develop optimized solutions for your business.

技術開発方針 / R&D Policy

フルオーダーメイド＆世界最先端の技術を、他社にないワンストップで提供

APIProvide optimized state-of-the-artsolutions for your needs.

Solution E

Solution D

国内 23 名 ベトナム16 名
うち、博士 号 3 名、修士号 7 名

Solution C

Solutions

Solution B

開発体制 / Number of engineers

Solution A

ソリューション

…

サイバーコアの情報セキュリティマネジメントは、(2021 年 1 月 31 日現在 )GCERTI にて ISO27001:2013 の認定を受けています .

多くの類似 AI 企業 / Other “AI” Companies
ワンストップでトータルソユーションを提供

Other AI companies are usually specialized in one single solution.

Cybercore offers a full one-stop solution for your needs.

…

独自の高速 ・ 軽量化 Compact AI 「NeuroEye™」(CCOT)

特化領域が分断し、一気通貫した開発が困難

SurfaceEye™

独自基幹技術サイバーコアの技術と他社との違い / Cybercore’s Advantage

FaceEye™

(As of Jan 31, 2021)

BehaveEye™

Including 3 Ph.Ds and 7 Masters

TrafficEye™

ISO27001:2013 for information security management.

WipeEye™

RushEye®

Cybercore has been certificated by GCERTI

Japan 23 / Vietnam 16

High-speed edge AI algorithm

画像鮮明化独自ライブラリ 「LuxEye®」
Image enhancing & sharpening libraryCompany A

Robustness

Most of them just combine existing libraries, therefore, they are

Cybercore’s engineers and researchers have profound understandings ofnot capable of solving complicated problems which are in most cases. mathematics and algorithms, therefore be able to develop state-of-the-art solutions.

…

RetinaNet

独自に世界最先端のアルゴリズムを開発

Faster RCNN

複雑な課題のソリューションに限界

DeepLabv3

数理を深く理解した研究者レベルの人材がYOLO

多くは既存ライブラリの組み合わせだけで

Pix2pixHD

Elements

EfficientNet

要素技術

BEGAN

（鮮明化 ・欠損復元など )EfficientNet

High-speedoptimization(Edge AI)

ロバスト性

SemanticSegNet

Robustness

高速処理( エッジ化 )T2F

Company C

Im2im（鮮明化 ・欠損復元など )PConv

High-speedoptimization(Edge AI)

ロバスト性

DeepVideonet

高速処理（エッジ化）

DeblurNet

Recognition Accuracy

ColorNet

CompanyB

認識精度

認識精度

Recognition Accuracy…

サイバーコアの独自基幹技術 / Cybercore’s Original Technologies (CCOT) - 1
サイバーコア独自のリアルタイム画像鮮明化ライブラリ
Cybercore’s original image enhancing & sharpening library®

エッジ ・ 特徴量検出
ステレオビジョン

3D 化 ・ SfM
画像復元

フーリエ変換投影 ・ 幾何学変換 等、お客様の課題と AI 処理に最適なアルゴリズムを開発 ・ ご提案いたします。

特許取得済（特願 /Patent Registration No. 2016-234020）

元画像 / Original Images

元画像 / Original Images

暗闇 ・ 夜間画像鮮明化（動画対応） / Dark & nighttime image-enhancing (compatible with videos)

ブレ補正（動画対応） / Image stabilization (compatible with videos)

ボケ補正（動画対応） / Blur correction (compatible with videos)

超解像技術（動画対応） / Super resolution (compatible with videos)サイバーコアの独自基幹技術 / CCOT - 2
サイバーコア独自の軽量化 Compact AI

Our original Compact AI algorithm, a light-weight technology

サイバーコアの独自基幹技術 / CCOT - 3

NeuroEye™

RushEye®

列車混雑計測 AI システム

Train congestion measuring AI system( 商標出願中 )( 特許出願済 )Deep ニューラルネットワークの課題

NeuroEye™

2021 年 3 月 1 日、サイバーコアは東京地下鉄株式会社 ( 東京メトロ ) と共同でCommon problems of DNN

Cybercore’s NeuroEye™

デプスカメラと AI を用いた列車混雑率計測システムの特許出願を発表しました。

中間層が多い（深い）ほど複雑な学習が出来るが…

ネットワークの大幅な軽量化が可能に

本システムはサイバーコア独自の IP「RushEye」として、他の鉄道会社に向けて幅広く展開可能です。

Although DNN can process complicated learning...,

Improves network speed radically

学習結果にはほとんど影響なし

Do not affect the trained results much

中間層が増えればパラメータが多くなる＝処理が重くなるv

シンプルな「Shallow」ネットワークに学習結果を移植

More intermediate layers=slower

Transfer the trained results (knowledge) to a smaller network.

小型デバイス（エッジデバイス）でのリアルタイム実行が不可能

Cybercore announced a patent application for the "Train Congestion Rate Measurement System"
using depth camera and AI in collaboration with Tokyo Metro Co., Ltd. (Tokyo Metro) on March 1st, 2021.

エッジデバイスで補正 & 軽量化処理

各ホームのデプスカメラで列車を撮影

Correction & lightwight process
on the edge device

Monitor with a depth camera
on platform

さらに Fine Tuning で
高精度 ・ 高速な Compact AI を実現

Inability to perform real-time execution
with small edge devices

Realize a high accuracy/speedy compact AI with fine tuning.

NeuroEye™の流れ / NeuroEye™ Flow Chart

カメラは 1 ホームにつき1 台で OK

Large&Compact ネットワークをペアで最適設計 / Optimize DNN & Compact network paring design

One camera per platform is
all you need to run the system.

Deep
ネットワークラベリング

学習Training

DNN

軽量化した
深度データ
Lightened depth data

知識データ

Knowledge
Visualize the congestion rateon each car

号車ごとの混雑率可視化

1 に圧縮
20

フィルタリング
Filtering

Scheduleoptimization

運行計画
最適化

Compress the model to 5%

知識データ

クラウドサーバー上で AI 処理
混雑率推定

KnowledgeAI processing within cloud server toassess the congestion rate

Compactネットワーク

画像

Compact Neural Netrwork

入力

Image Imput

CPUARM
FPGAetc.

推論

結果
Processed Output

Edge AI

Provide live-datafor users via API

API を通じたユーザーへの情報提供サイバーコアの独自基幹技術 / CCOT - 4
欠損画像 AI 復元アルゴリズム
Image Reconstruction AI Algorithm

WipeEye®
①欠損あり元画像
実地環境では、カメラの汚れや異物、雨滴などで欠損部分が発生

サイバーコアの独自基幹技術 / CCOT - 5
交通監視 ・ ナンバー検出 AI ソリューション

Traffic monitoring & Number Plate Detection AI Solution

TrafficEye™

交通量調査（車格別認識） / Traffic Monitoring (Vehicle Detection)

1. Damaged original Image
In real-life scenarios, images are usually damaged/broken
with dirt/objects/raindrops...

②欠損ありオブジェクト認識欠損部分の認識ができないため、認識オブジェクト数が少なく不完全

超解像 & ナンバー検知 / Super Resolution & Number Plate Detection

2. Object detection on damaged images
Incomplete data input due to natural conditions,
therefore objects can not be recognized.

③欠損 AI 復元後画像
欠損部分を AI が復元し、多くのオブジェクトを認識可能に
3. After WipeEye image reconstruction
WipeEye® reconstructs and fulfills missing data,
hence it helps to increase accuracy on detection.

④欠損 AI 復元後のオブジェクト認識
欠損部分を AI が復元しているため、②に比べて遥かに多くのオブジェクトを認識
4. Object detection after WipeEye® application
Able to detect far more number of objects compaing to No.2 results.

サイバーコアの独自基幹技術 / CCOT -6
ファクトリーオートメーション (FA) ・ セキュリティ ・ 医療 ・ インフラ 等 / Factory Automation (FA), Security, Medical and Infrastructure etc.
製造業からインフラまで、実に広範な課題に対してソリューションを提供しています。 / We offer a wide range of solutions from factories to public infrastructure.
高速顔認証 AI / High-speed Face Authentication AI

ピッキング / Picking Robot

特定行動認識 AI / Special Human Behavior Recognition AI

基板検査（3D モデリング） / Circuit Board Inspection (3D Modeling)

FaceEye™

BehaveEye™

外観検査 / Surface Inspection AISurfaceEye™

3D モデリング / 3D Modeling