2023 Fiscal Year Annual Research Report
説明可能AIによるDriver-less作業技能分析手法の実現
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21K19769
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
前川 卓也 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (50447025)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| Keywords | 人間行動認識 / ユビキタスコンピューティング / 工場作業 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
製造ラインや梱包作業のような産業分野における複雑な作業行動を収集したデータセットは、そのデータセット取得の困難さから不足している。そこで、産業分野の行動認識のための最大規模のデータセットであるOpenPackデータセットを構築し、公開を行った。作業の際の加速度データやスケルトンデータを収めた50時間以上にわたるデータセットであり、産業行動認識研究の促進に大きな貢献を果たすことが期待される。データセットのユニークダウンロード数は既に3000件を超えており、当該分野において注目を集めていることが分かる。また、データセット論文を当該分野の最難関国際会議であるPerCom2024に投稿し、採録された。OpenPackデータセットを様々な行動認識用の機械学習モデルに適用し、データセットや各モデルの特徴を分析することで、本データセットを用いた今後の研究の方向性を明らかにした。さらに、PerCom2023にてOpenPackデータセットを用いた作業行動認識コンペティション（コンペ）であるOpenPack Challenge 2022を開催し、100名以上の参加者を集めた。
コンペティションでは、様々な方向性から複雑行動認識にアプローチする手法が開発され、当該分野の研究の促進に貢献した。
これまでに、行動認識の先端的研究成果に関して、当該分野の最難関会議であるUbiCompとPerComにて合計４本の論文が採録され、口頭発表にて成果を報告した。このように、産業行動認識に関して世界的に突出した成果を挙げることができた。
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