研究課題/領域番号 |
19K04302
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研究機関 | 茨城工業高等専門学校 |
研究代表者 |
菊池 誠 茨城工業高等専門学校, 国際創造工学科, 教授 (20270217)
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研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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キーワード | 非侵襲計測 / 生体制御系 / システム同定 / モニタリング |
研究実績の概要 |
作業者がオフィス内で活動する動画像を利用して、そのフレーム毎の静止画像から自動的に作業者の位置を特定して、その動きに追従しながら活動履歴を記録して作業者の活動量を数値化するプログラムを試作、その機能を確認した。また作業者の顔を認識及び追従しながら、頭蓋頚椎移行部の回旋運動や上下左右の動き、頭蓋頚椎移行部の曲がりに合せて特徴点を抽出することで、頭部など身体の特定部分の活動量を数値化するプログラムを試作、その機能を確認した。前者の機能では動画像から条件を満たす対象を最大で250点抽出して、その生成から消滅までの過程をモニタリングして、対象個々の活動量を数値化すると共に、動画像内の総活動量を時系列として計測及び記録する。また後者の機能では動画像から条件を満たす対象領域を1つ選び、その中にある特徴点の相対距離から、姿勢変化で生じる対象の活動量を計測及び記録する。つまり、前者では作業者が室内を移動する際の活動量を数値化して、後者では作業者が着座している状態の活動量が数値化できる。この2つの計測モードを併用することで、室内での活動量がより詳細に解析できると考えられる。 当該年度はこのソフトウエアを室内計測用に作成した後、室内に限定しない複数の動画像に適用して同様な計測及び解析を試みた。その結果、この機能は複数の動画像に対してある程度有効に機能することがわかった。しかし、動画像の明るさやコントラストなどの撮影条件の違いから、注目対象を誤認する場合があり、その誤認頻度も撮影条件で大きく変化することがわかった。さらに、その頻度や誤認状況を検証するために多くの時間を必要としており、現在のところ検証は完了していない。また計測及び解析により得られた数値も今後の素材となる基礎データであり、これらを私たちの感覚と合致するような値にするためには、二次処理の新たなアルゴリズムや尺度が必要だと思われた。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
当該年度も全体的には遅れている。特にシステムを構成する主要なアルゴリズムの検証に時間を要している。現在の検証方法では、検証の一部で人手に依存している部分があり、将来はこの部分をプログラムで自動的に検証する必要がある。具体的には、本研究では動画像をフレーム単位の静止画像に分解して、それらの画像を1枚毎に処理することで、数値化する対象を抽出して、その対象を分析処理して結果を得ている。この場合、測定対象として想定される動画像のパターンは膨大であり、これらを全て検証対象とすることは現実には難しい。このため、実際には本システムの処理結果をいくつか抽出して、それらを手作業で検証している。しかし、この方法では検証に多くの時間を費やすことになる。しかも、検証時に問題がなかったとしても、抽出されなかった対象の中に、正常に認識されていないものが含まれる可能性はある。このことは、未知の動画像を処理した際に、誤認識がそれほど低くない確率で発生するということからも無視はできない。つまり、現状では一連の処理の成功と失敗が動画像の内容に依存してしまうことから安定した運用は難しい。このことから、この課題を解決するためには、システムの動作を自動的に検証するセルフチェック機能が必要になると思われる。また、今年度も昨年度から生じている遅延内容が研究の遂行に影響を与えており、現在、社会情勢を鑑みながら慎重に進めている部分も含めて、今後機会を見て、早急に進展できるような対応を目指している。昨年度に引き続き、回復作業に重点を置きながら順調な進展を目指す予定である。
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今後の研究の推進方策 |
昨年度にプログラム作成で進展が得られたため、当面の目標は主にその動作の検証を効率的に行うことである。同時にシステム構築に必要な技術的課題の克服とそれに必要なエフォートの確保であり、技術的課題については昨年度に引き続き、学内の業務改善等で捻出したエフォートを効果的に利用して、難易度の低いものから優先して作業を進めることで推進上の課題を整理する。今回、被験者を伴う実験は社会状況的にも時間的にも難しく、今後の展開は最小限に抑えて、著作権・肖像権等の権利上問題の無い素材を利用した検証実験に注力して、コンパクトな形式で本来の目的を目指して、研究を遂行できるようにする予定である。当面、前年度に得られた結果を検証して、継続的に装置の改良を行い、動画像と計測対象のプロファイルを関連付けるシステムの構築、データ収集及びその処理手順の改良、機械学習とそのパラメータの最適化に関して、社会情勢を鑑みながら被験者を伴わない形態での実施を目指す予定である。
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次年度使用額が生じた理由 |
次年度使用額が生じた理由は物品購入の際、市場での価格変動等により、想定した価格と実際の価格との間に差異が生じたためであり、この次年度使用額は次年度の機器周辺装置等の購入に使用する予定である。
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