時系列データによる行動解析

時系列データについて

VisionPoseを使用して時系列データを学習させることにより、特定動作を検出させることができます。
静的データのみで寝姿を見ると「寝ている状態」なのか、「倒れている状態」なのか姿勢だけで判別することは難しいですが、時系列データに対応すると
立ち姿 → 寝姿 = 倒れている」というように因果関係から判断が可能になります。これらの技術を活用して様々な現場での行動解析を行うことができます。

電話・うずくまり・倒れ込みを検出する行動解析デモ

携帯電話で電話をする人、うずくまる人、倒れ込む人をリアルタイムで検出できます。

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。

様々な特定動作の検出デモ

骨格検出システムを時系列データに対応し、様々な特定動作を検出しました。
・急病人の検出[0:03~]
・拾い上げる動作の検出[0:34~]
・スポーツ動作の検出[0:44~]
・その他の動作[1:11~]

行動による特徴の可視化

左側の図は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。

時系列データの応用分野例

  1. 工場作業員の動線見える化
    • 出荷前の車に傷があるが、どこで傷ついたかわからないので対策の方法がない
    • AIで作業の効率化をしたいが人の行動を計測したデータがない

  2. 老人ホームや保育施設での異常検知
    • 長時間寝返りしていない
    • 床にうずくまったまま苦しんでいる
    • 転倒した
    • 介護員の不適切な行動を検出

  3. 工事現場での安全確認
    • 作業員以外の侵入
    • 落下防止の命綱の付け替えをカメラで監視

  4. 小売店(コンビニ・スーパーなど)不審者検出
    • 不審者(長時間うろうろしている)
    • バイトテロといわれる。従業員の不適切な行動
    • 万引き

  5. 無人店舗の購買行動分析
    • 商品を手にとった。
    • 商品を戻した。
    • 商品をカゴに入れた
    • お店を出た

お見積もり・開発のご相談など

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