行動認識予測

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時系列データに対応して特定動作の認識・検出

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

時系列データに対応し、特定動作を検出させるシステム(行動認識システム)を開発中です。
例えば、拾う動作と置く動作は同じような姿勢であるため、1フレームから判別することは容易ではありません。
対して時系列データとして扱うと、拾う動作と置く動作の識別が可能になります。

また、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。


VisionPoseを使った時系列解析での応用分野例

  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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