モルフォ、11月26日から12月19日までオンライン開催の「“くるまからモビリティへ”の技術展2025」に出展

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モルフォ、11月26日から12月19日までオンライン開催の

「人とくるまのテクノロジー展 2025 YOKOHAMA」で紹介した製品のアップデート機能や、他の製品との組み合わせ事例などをご紹介

株式会社モルフォ（本社 : 東京都千代田区、代表取締役社長：平賀督基、東証グロース市場：3653、以下 : モルフォ）は、2025年11月26日（水）から12月19日（金）までオンラインで開催される「“くるまからモビリティへ”の技術展2025」に出展します。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/64140/148/64140-148-b3bbccde172ad6cb1f6301b82e3688d6-1312x689.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]

車載カメラ映像を活用したAI技術を中心に、画像からの三次元再構成技術や、AI単眼カメラによる距離推定、オートキャリブレーション技術など、車載分野に向けた製品・技術をご案内いたします。
また、今年の5月にパシフィコ横浜で開催された「人とくるまのテクノロジー展 2025 YOKOHAMA」でご紹介した製品のうち、3製品のアップデート機能を発表。そのほか、モルフォの別の製品を組み合わせた活用事例もご説明いたします。

出展製品について

画像からの三次元再構成技術『Morpho Photogrammetry Toolkit』
モルフォがこれまで培ってきた画像処理の知見と最新手法を活かし、二次元画像系列から高精度な三次元再構成を実現します。再構成結果から、高精度なメッシュでの三次元データ生成や、新たな視点の画像を利用可能です。
また新たな用途として、「Morpho Photogrammetry Toolkit」とマルチエージェントシミュレーション技術「Morpho MAS（仮称）」（※）を自動車シミュレータと組み合わせることで、AI向けの学習データや評価データを効率的に生成するソリューションをご提案します。

※「Morpho MAS」：モルフォが先行開発中のマルチエージェントシミュレーション（複数の自律的なエージェントの行動が相互に影響し合うことで、系全体の複雑な現象を再現するシミュレーション）技術です。Morpho MASを用いることで、自動車シミュレータ内の人物や車両などのエージェントに実環境の挙動を学習したAIを搭載し、リアリティのある走行シナリオを自動生成することが可能となります。
応用例：「Morpho Photogrammetry Toolkit」＋「Morpho MAS（仮称）」＋自動車シミュレータ
車載カメラで撮影した映像を入力として「Morpho Photogrammetry Toolkit」により三次元再構築し、三次元空間を再現します。この三次元空間データを自動車シミュレータに取り込むことで、走行シーンの周辺環境を再現します。また、「Morpho MAS」を利用することで、自動車シミュレータでの走行シーン再現中にシナリオを動的に自動生成します。

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[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/64140/148/64140-148-d4f489517921a4677b1ec5f670ee0bf7-800x305.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
自動車シミュレータにて、既存シナリオに他車両を追加し、新たな走行シナリオを自動生成

[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/64140/148/64140-148-516913c2b70a517e4a59fadceed01a73-800x450.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「Morpho MAS（仮称）」にて、歩行者と自動車それぞれが独立したエージェントとして自律的に行動し、衝突を回避

AI単眼カメラ距離推定技術『Morpho Distance Scanner(TM)』
https://www.morphoinc.com/news/20250508-jpr-ds
RGBカメラで撮影された1枚の画像から、対象物までの距離を推定するソフトウェアです。追加の測定器を必要とせず、既存の車載カメラをそのまま活用することが可能です。
応用例：「Morpho Distance Scanner(TM)」＋「Morpho Deep Detector(TM)」
「Morpho Distance Scanner(TM)」に物体検出技術「Morpho Deep Detector(TM)」を組み合わせて使用することで、特定の被写体に対し距離推定を行う。

[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/64140/148/64140-148-6d154dcd0d302591486704c5f441d08a-800x470.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
撮影しているカメラから任意の被写体（車両、人など）までの距離を数値で表示し、それらの距離をより視覚的に明確化

オートキャリブレーション技術『Morpho Visual Calibrator(TM)』
https://www.morphoinc.com/news/20240520-jpr-mvc
「Morpho Visual Calibrator(TM)」は、AIを利用し、車載カメラで撮影した映像から即座にカメラの位置関係を推定するためのキャリブレーション技術です。オートキャリブレーションを前提とすることで、工場の製造工程におけるカメラキャリブレーション作業を大幅に簡素化でき、設備投資費用が削減できます。また車両開発時におけるカメラキャリブレーションの作業量を大幅に低減でき、次世代自動車においては、カメラやセンサーを数多く搭載するほど、こうした先進技術が必要です。
※なお、センサーと車両（自動車座標系）とのキャリブレーションについても対応予定です。
適用例：「Morpho Visual Calibrator(TM)」
「Morpho Visual Calibrator(TM)」は、フロントカメラやリアカメラなど、様々な車載カメラやセンサーを適用対象とします。以下は、マルチビューカメラ（四方を撮影する4台のカメラ）でオートキャリブレーションを適用する場合の例です。
この例では、マルチビューカメラ4台の各撮影画像からカメラの位置関係を推定し、正確に画像を貼り合わせます。AIを使用することで、高精度にカメラの姿勢情報を算出することが可能です。

[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/64140/148/64140-148-1a415ce6c1c1b55353624880ac2285c3-800x366.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]

「“くるまからモビリティへ”の技術展2025」について

- 会期：2025年11月26日（水）から12月19 日（金）まで- 入場料：無料（事前登録制）※事前登録方法、オンライン展示会への入場方法は「“くるまからモビリティへ”の技術展2025」公式WEBサイトよりご確認ください。

株式会社モルフォについて
モルフォは「画像処理／AI（人工知能）」の研究開発型企業です。高度な画像処理技術を組み込みソフトウェアとして、国内外のスマートフォン、半導体メーカを中心にグローバルに展開しています。また、カメラで捉えた画像情報をエッジデバイスやクラウドで解析する、AIを駆使した画像認識技術を車載や産業IoT分野へ提供し、様々なイノベーションを先進のイメージング・テクノロジーで実現しています。
所在地：東京都千代田区神田錦町 2-2-1 KANDA SQUARE 11階WeWork内
代表者：代表取締役社長　平賀　督基（まさき）、【博士（理学）】
設立：2004年5月26日
資本金：1,858,943千円（2024年10月31日現在）
事業内容：画像処理およびAI（人工知能）技術の研究・製品開発。スマートフォン・半導体・車載・産業IoT向けソフトウェア事業をグローバルに展開。
ホームページ：https://www.morphoinc.com/
Facebook：https://www.facebook.com/morphoinc
X：https://twitter.com/morpho_inc

お問合せ先
株式会社モルフォ　広報担当　佐藤
TEL：090-1051-0138
お問い合わせフォーム：https://www.morphoinc.com/contact
*モルフォ、Morphoおよびモルフォロゴは株式会社モルフォの登録商標または商標です。

プレスリリース提供：PR TIMES

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