研究シーズ

Research Seeds

歩行者の行動認識ーEnd-to-end の手法

研究者:加藤

キーワード
物体検出、キーワード Multi Object Tracking(MOT)、行動認識

岐阜大学工学部電気電子・情報工学科

加藤

深層学習による検出、追跡、動画像による行動認識を同時に行う技術です。
いろいろな場面での人の行動理解に応用できます。

最近の研究テーマ

✦ コンピュータビジョン、画像認識の基礎理論と産業応用
✦ 深層学習
✦ 画像認識、物体検出、追跡、行動認識、異常検知
✦ 感性情報処理

研究概要

ディープラーニングを用い、歩行者の行動を高精度に認識する方法について研究しています。特に、歩行者の「気づき」を認識する方法について取り組んでいます。自動運転車やロボットの動作制御では、歩行者の位置だけでなく、歩行者がこちらを気づいて行動しているかを考慮して動作することで、自然で人と調和的な動作が実現できると考えられます。
気づきを認識させるためには、各歩行者について、検出、トラッキング、行動認識を行う必要があります。従来の研究では、検出をあるモデルで行い、その結果を入力としてトラッキングし、行動認識するようなパイプライン型の方式が一般的でした。本研究では、検出、トラッキング、行動認識を一体の(End-to-end)モデルで行うことにより、高精度でリアルタイム性の高い方法を実現しました。

産業界へのアピールポイント

  • 歩行者の気づきを高精度かつリアルタイムに認識できる、検出、トラッキング、行動認識を一つのモデル内で行うモデルの構築
  • 開発したモデルは気づき以外の行動クラスにも応用可能

実用化例・活用例

  • 車両や台車の自動運転
  • 工場内で人と協働する自律移動ロボット
  • 施設来場者の行動分析、誘導、不審監視
  • ヒューマン・インタラクション

 

 

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