日本ユニシスは、奥行きを持った立体画像や、時間などの付加情報を持った画像を認識できるAIライブラリ「BRaVS（ブラーブス）Library」を発表した。3次元データ処理やディープラーニング（深層学習）などの技術を1つにパッケージ化した。同ライブラリをクラウドで提供するAPIサービス「BRaVS Platform」も用意した。
日本ユニシスの「BRaVS Library」は、奥行きを持った立体画像や、時間などの付加情報を持った画像を、AIによって認識できるようにするソフトウェアライブラリ群である。3次元データ処理ライブラリ、ディープラーニング（深層学習）用ライブラリ、学習用データを加工・整備して学習精度を高める画像処理ライブラリ、などをパッケージ化した（図1）。
図1：BRaVS Libraryの概要（出典：日本ユニシス）拡大画像表示
特徴は、平面画像だけではなく、3次元データ（画像＋距離）や4次元データ（3D＋時間による変化）、さらに対象物に関する付加情報（地域、季節、時間帯、気温、音など）を含めて扱えること。多様な影響因子を加えて複合的にデータを解析することで、AIによる判定を、熟練労働者の五感を駆使した高度な判定に近づける。人手に依存している目視業務を代替することを狙っている。
製品提供の背景について同社は、ディープラーニングによる画像認識が限定的な用途に留まっている状況を挙げている。「3Dと4Dを認識できる点や、画像以外の情報を含めて総合的に判断できる点で、ディープラーニングによる画像認識は人間の認識・判断能力には及ばない」（同社）。こうした着眼から、多様な影響因子を加えて学習・判定できるBRaVS Libraryを製品化した。
画像認識の機能と適用例は、表1のとおりである。
| 機能 | 概要 | 適用例 |
|---|---|---|
| 物体認識 | 画像が何の画像であるかを識別する | 人物の属性（年齢や性別など）の推定、通行車両の車種の判別 |
| 物体検出 | 画像内にある特定対象物を見つける/かぞえる | 車両の滞留や人物の行列人数の把握、ベビーカー・車いす・白杖など要支援者の発見 |
| 異常検知 | 画像の中から普段と異なる状態を検出する | 設備の異常点検、放置物などの不審物検知 |
| 異常動作検知 | 動画から普段と異なる動作をしている箇所を検出する | 人物の不審行動の把握、一方通行逆走や速度超過などの交通違反の検出 |
| 画像作成 | ある画像を入力として、新しい画像を作成する | 画像のノイズ除去（鮮明化）、映り込んだ人物の除去 |
日本ユニシスではさらに、「データはある（取得できる）が、何から手を付けていいか分からない」というユーザーに向けて「精度検証サービス」を提供する。手元にあるデータをディープラーニングで学習し、精度の判定と評価レポートを最短5営業日で提供するサービスである。
これにより、学習および精度判定にかかっていた時間を3分の1程度に短縮できるとしている。最初の1回目だけでなく、チューニングと精度検証サービスを繰り返すことで、精度の改善にかかる期間を短縮できる。
