解析の特長
VP-Motionは目的に応じて「骨格ベース」「画像ベース」による行動解析の使い分けが可能です。
人の骨格の動きで解析する骨格ベースの手法と、物体も含めて解析する画像ベースの手法を使い分けられます。
骨格ベース解析
骨格ベースでの解析では、人の骨格情報を基に解析します。認識したい動作や行動に大きな特徴がみられる場合に効果的で、上半身のみの映像や、人同士が重なっている場合でも認識できます。また、短時間の学習で人の動きを高精度に解析することが可能です。
俯瞰映像の解析ではカメラ配置の自由度が増し、現場の環境に即したシステムの導入が可能となります。
VP-Motionを活用することで定型作業や人物の動作のチェックがスムーズになります。作業漏れや事故防止や目が行き届かなかった細かな作業の監視が可能となり、作業の効率アップに貢献できます。
画像ベース解析
画像ベースでの解析は、物体、背景、色味など周りの情報を含めて解析します。手に持つ工具や作業対象の装置などの人体周辺の画像情報も含めて検知できます。工具を扱った手元の細かい動きなど、骨格動作の特徴が少ない場合の解析に効果的です。
また、部位単位で解析を行う「部位解析」では、設定した部位にフォーカスした学習と解析が可能なため、周囲の影響を受けることなく認識精度が向上します。「全画面」「頭部」「上半身」「全身」「両手」「右手」「カスタム」を学習時に選択可能です。
※「カスタム」は、必要な解析部位を設定ファイルに設定して取り込めます。
- CASE 1
- 工具、部品など何を持っているかで分類が変わる行動
- CASE 2
- 製品や装置の種類など作業対象物によって分類が変わる行動
- CASE 3
- 作業台の上の作業など腕や上半身しか映っていない映像の行動解析
Ver1.3.0 「任意の部位切り抜き」解析機能に進化
学習時の部位解析モードによる「頭部」「上半身」「全身」「両手」「(旧バージョン)手元切り抜き」「カスタム※」により、身体の部位単位での学習と解析が可能になりました。※任意の部位を選択可能
工具を持っている作業解析や、保護具着用/非着用での作業分析、「ポケットに手を入れて歩いている」などの不安全行動な検知にご活用いただけます。
手をポケットに入れて歩く不安全行動検知
（両手切り抜きモード）
保護具非着用の不安全行動検知
（頭部切り抜きモード）
動画解析アプリ
「VP-Motion Analyzer」
「VP-Motion Analyzer」は、ラベル別の作業時間を集計して出力できる機能と、複数の動画を解析できる機能を持った、動画専用の解析アプリケーションです。高速で処理を行うため動画解析の効率が飛躍的にUPします。
動画解析アプリ「Analyzer」
のメリット
- 複数動画をフォルダ単位で一括適用することで、解析作業が大幅減
- リアルタイム処理での待ち時間が無く、バックグラウンド実行で高速解析
- コマンドで動作するため、あらゆる自動システムと組み合わせることが可能
- 動画毎のラベル別の作業時間を集計してCSV出力が可能になり、ビッグデータとして活用
Ver1.3.0 Analyzerの出力に分析グラフと相関図のレポートを追加
学習精度の向上や閾値調整などに活用できるHTMLファイルを出力し、全体的なデータ分析傾向を俯瞰して確認できるようになりました。ラベル同士の干渉程度の確認や、分析として適切データとなっているか等をわかりやすく可視化します。分析グラフと相関図は3つの形式で構成され、グラフ拡大も可能なためコマごとにデータ状態をチェックすることもできます。各相関図を活用することで、さらなる全体的な精度向上を目指せます。
分析グラフ1各ラベルの対象動画時系列検知グラフ
各ラベル（縦軸）が対象動画のどの時刻（横軸）で検知されているかを示します。対象動画にアノテーションが存在する場合、GT（正解ラベル）も表示されます。青帯のGT（正解）区間上に、赤色のPRED（推論）区間が被っている領域が多いほど信頼度の高い解析となります。
分析グラフ2対象動画の各ラベル時系列信頼度グラフ
各ラベルが対象動画のどの時刻（横軸）でどの程度の信頼度（縦軸）となっているかを示します。折れ線グラフが独立したきれいな山を描いている場合、他のラベルの干渉が少なく信頼度が高くなります。
反応するラベルのグラフ同士が被り混合している場合、ラベルの動きに他の動きの干渉が起こり、AI推論が難しい事を示しています。分析グラフ1での「モデルが検知した区間（赤帯）」が表示されなかった部分の解析を可視化できます。
相関図ラベル間の解析正負相関図
各ラベル同士の動きの相関関係を-1.0～1.0で示します。動きが似ているかどうかの差を判断し、1.0に近いほど正の相関となります。逆に-1.0に近いほど負の相関があり、0に近いほど相関はありません。ラベル同士の動きが近いと動きに干渉し合っている状態となっているため、教師データや学習済みモデルを生成する際の指標になります。
初めてでも安心な学習サポートオプション
VP-Motionご購入後は、お客様ご自身で一気通貫して全ての作業や運用を行うことが可能です。不安な点がある場合は以下のような業務を請け負うオプションをご用意しています。お気軽にご相談ください。
・教師データから、適切な評価用データの選別
・教師データを提供いただき、学習と評価を行った学習済モデルのチューニング（※）
・上記作業の試行錯誤を行った作業履歴の報告書の作成
・IPパケットの集計プログラムの作成とユーザー様の目的に応じたグラフなどの行動分類の解析結果、出力機能の開発
※教師データについてのアドバイスも行います。