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
