説明可能AIによるDriver-less作業技能分析手法の実現

利用可解释的AI实现无人驾驶工作技能分析方法

基本信息

批准号：
21K19769
负责人：
前川卓也
金额：
$ 4.08万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-07-09 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K19769/
关键词：
ユビキタスコンピューティング行動分析工場作業

项目摘要

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1000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トップ会議であるUbicomp（ACM IMWUT論文誌）に投稿し、条件付き採録の段階にまで進んでいる。さらに、軽量な深層学習モデルを用いた作業行動認識の論文が、Ubicompにフルペーパー論文として採択された。提案手法は、作業行動に重要な要素にのみ焦点を当てて認識するように設計されており、少ない学習データでも高精度な認識を達成した。本成果はUbiComp2022にて口頭にて成果発表された。また、上記データセットを用いた異常作業行動の分析に関する研究を行い、情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム研究会にて発表を行った。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。今後は、異常作業行動の分析に関する研究についても、UbiCompやPercomといった当該分野の最難関会議に論文投稿を行う準備を進めている。

我们构建并发布了OpenPack数据集，这是工业领域最大的行为识别数据集。该数据集包含超过50小时的加速度数据和工作过程中的骨架数据，有望为推动工业行为识别研究做出重大贡献。该数据集的独立下载量已经超过1000次，表明它正在引起该领域的关注。我们还向该领域顶级会议Ubicomp（ACM IMWUT期刊）提交了数据集论文，并已进入有条件接受阶段。此外，一篇关于使用轻量级深度学习模型进行工作行为识别的论文被 Ubicomp 接受为全文。该方法旨在仅关注工作行为的重要要素，即使使用少量的训练数据也能实现高精度的识别。该结果在 UbiComp2022 上口头公布。我们还利用上述数据集进行了异常工作行为分析的研究，并在日本信息处理学会普适计算系统研究小组上展示了结果。通过这种方式，我们能够在全球范围内的工业行为识别方面取得出色的成果。未来，我们还准备向该领域难度最高的会议，例如UbiComp和Percom等提交关于异常工作行为分析的论文。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Detecting Repetitive Human Actions by Neural Networks Trained on Composite Data Only

通过仅接受复合数据训练的神经网络检测重复的人类行为

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
Yuuki Nishino; Takuya Maekawa;Takahiro Hara
通讯作者：
Takahiro Hara

Predicting Performance Improvement of Human Activity Recognition Model by Additional Data Collection

通过额外的数据收集预测人类活动识别模型的性能改进

DOI：
10.1145/3550319
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Tanigaki Kei;Teoh Tze Chuin;Yoshimura Naoya;Maekawa Takuya;Hara Takahiro
通讯作者：
Hara Takahiro

IndoLabel: Predicting Indoor Location Class by Discovering Location-Specific Sensor Data Motifs

IndoLabel：通过发现特定于位置的传感器数据模式来预测室内位置类别

DOI：
10.1109/jsen.2021.3102916
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
4.3
作者：
Dissanayake Thilina;Maekawa Takuya;Hara Takahiro;Miyanishi Taiki;Kawanabe Motoaki
通讯作者：
Kawanabe Motoaki

介護記録の記録漏れを考慮した非周期性行動の予測に関する検討

考虑护理记录遗漏的非周期性行为预测研究