セキュリティ、マシンビジョンなど、カメラの開発や各種システム開発のことなら、ブリクセンにお任せください。
For development of cameras and various systems such as security, machine vision, please contact to Brixen Corp.
High-end PC (Intel core i7/i9 CPU + NVIDIA GPU)
Intel core i7/i9 CPU と NVIDIA GPU Quadoro RTX4000を組み合わせたデープラーンニング用PCです。
トレーニングとテストを同じPCで実行することができ、産業用の高性能PCを採用しています。
PC combines Intel core i7/i9 CPU and NVIDIA GPU Quadoro RTX4000.
Training and testing can be performed on the same PC, which employs a high performance industrial PC.
Size | 121.5x255.2x205mm |
Weight | 4.2kg/6.3kg |
On board CPU | Intel Core i7-6700TE (2.4GHz 4core) Intel Core i9-9900K (2.4GHz 8core) |
Memory | DDR4 x2, Max. 32GB |
Back pannel |
HDMI x1, VGA x1, RJ-45 x2, com port x6 USB3.0 x4 USB2.0 x4 |
Storage | miniPCIe SSD 125GB or 256GB SATA SSD 125GB/256/500GB |
GPIO I/F |
GPIO x8 Digial IO, 4bit input, 4bit output |
OS |
Windows10 Enterprise LTSC Linux Ubuntu 18.04 LTSB GUI xfce4 |
OS Linux | 270,000 円~ |
OS Windows10 | 290,000 円~ |
PCには、予め、OpenCVの最適化された C++ Pythonライブラリ、
Intel OpenVINOやpython(miniconda)やOpenCV dnn処理の
デモサンプルプログラム及び学習パメラータが、プリインストールされています。
Webカメラを接続するだけで、ディープラーニングの物体認識を体感することができます。
エッジMyriadXを搭載することで、ネットMobilenet-SDD 入力300x300で、約20fpsの処理が可能です。
トレーニングを行いたい場合、NVIDIA GPU付きのPCとCaffeのフレームワークが必要となります。(別費用)
PCタイプ、メモリ、SSDストレージの容量によって価格が変わります。
正確な価格は、下記からお問い合わせください。
Middle-end PC (Intel core i5 CPU)
Intel core i5 CPU と 並列演算avx2を組み合わせ、OpenCVのdnnを活用したデープラーンニング用PCです。
トレーニングは、ハイエンドPCで実行する必要があります。産業用途の高性能PCを採用しています。
PC combines Intel core i5 CPU and CPU's parallel operation avx2 and utilizes OpenCV dnn.
Training is needed high-end PC. This PC employs a high performance industrial PC.
Size | -mm |
Weight | -Kg |
On board CPU | Intel i5-8350U(4 Core 8 Thread) 3.6GHz |
Memory | DDR4 2133/2400 Max.32GByte |
Front pannel | Power Button / LED USB2.0 x4, SIM x1, Audio mic x1 out x1 |
Back pannel | 12V DC input HDMI x1, VGA x1, RJ-45 x2, USB3.0 x4, com port x2 |
Storage | miniPCIe SSD 125GB or 256GB SATA SSD 125/256/500GB |
GPIO I/F | GPIO x8, COM x4 |
OS |
Windows10 Enterprise LTSC Linux Ubuntu 18.04 LTSB GUI xfce4 |
OS Linux | 110,000 円~ |
OS Windows10 | 130,000 円~ |
PCには、予め、Intel OpenVINOやpython(miniconda)やOpenCV dnn処理の
デモサンプルプログラム及び学習パメラータが、プリインストールされています。
Webカメラを接続するだけで、ディープラーニングの物体認識を体感することができます。
エッジMyriadXを搭載することもえきます。
メモリ、SSDストレージの容量によって価格が変わります。
トレーニングを行いたい場合、NVIDIA GPU付きのPCとCaffeのフレームワークが必要となります。(別費用)
正確な価格は、下記からお問い合わせください。
Low-end PC (Intel core i3 CPU + Intel MyriadX)
Intel core i3 CPU と ディープラーニング演算ユニットIntel MyriadXを組み合わせたデープラーンニング用PCです。
トレーニングとテストを同じPCで実行することができ、産業用のPCを採用しています。
PC combines Intel core i3 CPU and Deep learning Unit Intel MyriadX.
Training and testing can be performed on the same PC, which employs a industrial PC.
Size | 156*128*48mm |
Weight | 約1.5Kg |
On board CPU | Intel i3-4005U 1.7GHz Intel Celeron 3215U 1.7GHz |
Memory | DDR3L 1333/1600 Max. 8Gbyte |
Front pannel | Power Button / LED com port x1, USB2.0 x2, USB3.0 x2 |
Back pannel | 12V DC input HDMI x2, RJ-45 x2, USB3.0 x2, com port x3 Audio mic x1 out x1 |
Storage | miniPCIe SSD 125GB or 256GB SATA SSD 125GB or 256GB |
Deep leraning Unit |
Intel Neural compute stick2(Myriad X)
Intel Myriad X on miniPCIe board |
OS |
Windows10 Enterprise LTSC Linux Ubuntu 18.04 LTSB GUI xfce4 |
OS Linux | 70,000 円~ |
OS Windows10 | 90,000 円~ |
PCには、予め、Intel OpenVINOやpython(miniconda)やOpenCV dnn処理の
デモサンプルプログラム及び学習パメラータが、プリインストールされています。
Webカメラを接続するだけで、ディープラーニングの物体認識を体感することができます。
エッジMyriadXを搭載することで、ネットMobilenet-SDD 入力300x300で、約20fpsの処理が可能です。
トレーニングを行いたい場合、NVIDIA GPU付きのPCとCaffeのフレームワークが必要となります。(別費用)
Celeron CPUもご用意しております。エッジのタイプ及びメモリ、SSDストレージの容量によって価格が変わります。
正確な価格は、下記からお問い合わせください。
Web MVC Framework
PHP (smarty base)
PHPを使ったMVCフレームワークは、多数存在しますが、機能が複雑になりすぎたり、
使い方を理解できなかったり、カスタマイズしたいけど方法がわからないという方が多いはずです。
コンパクトな理解しやすいフレームワークを利用することで、後々の運用が容易となります。
弊社では、 smarty PHPを利用して、複雑なページを作成できる
オリジナルのフレームワークBlixen MVCをご提供しています。
There are many MVC frameworks using PHP. Though many people want to customize, functions are too complicated. By using a compact understandable framework, it is easy to operate later.
Blixen offer an original simple framework Blixen MVC.
MVCとは
Model: ビジネスロジック
View: Modelを表示
Controller: Viewの入力を受け取り、判断し、Modelを起動
MVCの構造によって、View、Modelの作成を分担して開発することができるため、生産性の向上、プログラムの
可読性の向上を図ることができます。
MVCモデルの構造
MVC Structure (Model, View, Controller)
Django Python base
カメラを使って、物体認識を行った画像データや座標データをPC外部に転送する場合、pythonで組み上げることができれば、 システムを単純に簡単に構築することができます。そこで、弊社では、Webサーバ ngnix, python web フレーム Django を使って、pythonを使ったシステムをご提案しております。
If you use a camera to transfer the image data and coordinate data that has been used for object recognition to the outside of the PC, you can simply and easily build the system if you can build it up with python. Therefore, we are proposing a system using python, using the web server ngnix and python web frame Django.
OS | Linux ubuntu 18.04LTSB |
Web server | nginx |
Web framework | Django |
Language | Python |
MVCモデルの構造
MVC Structure (Model, View, Controller)
構成
Structure
空港路面検査のステレオカメラシステム(カメラ&アプリケーション開発)
Stereo camera system of airport road surface inspection(camera&application development)
課題テーマ
Issue Theme:
インフラ維持管理・更新・マネジメント技術 空港路面検査
高解像度(1920x1200ピクセル) カメラ2台 毎秒30枚の大量のデータをストレージに保存しながら、
路面を撮影することができます。
Infrastructure maintenance/update/management technology, Airport road surface inspection
Two high resolution (1920 x 1200 pixels) cameras are possible to take pictures of the road
surface while preserving large amount pictures of 30 frames per second in storage.