VisionPoseの姿勢推定と時系列分析で行動認識予測

システムの特長とAI技術について

時系列データで行動認識[1]

左側の図は簡単にいうと、人工知能が考えていることを可視化した図です。それぞれの行動による特徴を点や曲線で表しており、行動が変わると変化します。

時系列データで行動認識[2]

骨格検出システムを時系列データに対応し、倒れる動作を検出します。

急病人検出

骨格検出システムを時系列データに対応し、倒れる動作を検出します。

スポーツの動作検出

骨格検出システムを時系列データに対応し、スポーツ動作を検出します。

万引き動作の検出

骨格検出システムを時系列データに対応し、拾う動作を検出します。

ラジオ体操の各動作判別デモ

行動検出のテストでラジオ体操の各動作判別を試してみました。

その他動作検出

骨格検出システムを時系列データに対応し、特定動作を検出します。

VisionPoseによる姿勢評価と、時系列分析(Time Series Analysis)の技術により、
特定動作を検出する、行動認識予測システムを開発しました。
このシステムを利用することで、例えば寝ているのか倒れているのか、
寝姿だけではどちらか分からない状態を、前後の流れから判別できるようになります。

時系列分析(Time Series Analysis)とは

時系列分析とは、時系列データから特定の状態や、時間の経過と共にどのように変化したか、リアルタイムでどのように振る舞っているか等の傾向パターンを検出し、分析を行う手法です。現在の状況の監視や未来の行動予測を行うために必要な技術で、代表的な利用方法としては、完全失業率や株式相場の見通しなどにも利用されています。


時系列分析の応用事例

  • 生産現場における定常作業の異常検知
  • 店内の万引きや不審行動の検知
  • 運動、スポーツの行動予測
  • 無人レジの購買行動のチェック

AI(人工知能)システム開発一覧