Item type |
National Convention(1) |
公開日 |
2022-02-17 |
タイトル |
|
|
タイトル |
工程作業映像のオプティカルフローと人物姿勢に基づく作業箇所推定 |
言語 |
|
|
言語 |
jpn |
キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
人工知能と認知科学 |
資源タイプ |
|
|
資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
|
資源タイプ |
conference paper |
著者所属 |
|
|
|
東芝 |
著者所属 |
|
|
|
東芝 |
著者所属 |
|
|
|
東芝 |
著者所属 |
|
|
|
東芝 |
著者所属 |
|
|
|
東芝 |
著者所属 |
|
|
|
阪大 |
著者所属 |
|
|
|
東芝 |
著者名 |
白川, 悠太
大島, 宏友
吉井, 崇哲
西村, 圭介
蚊戸, 健浩
前川, 卓也
浪岡, 保男
|
論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
映像認識技術の発展に伴い製造分野への作業認識技術の適用が進んでいるが、着工から完工までに複数の作業を行う組立工程の中には、作業手順の複雑さや製品の位置や外観の変化などにより、高精度での作業認識が困難であった。この課題を改善する一つの試みとして、作業者の作業箇所の推定し、この情報に基づいて作業認識精度の向上に取り組んでいる。作業箇所の推定は、まず組立工程を撮影した映像からオプティカルフローと人物姿勢を推定しこれらに基づいて製品の位置と方向を推定する。更に、製品の位置と方向と人物姿勢から作業者が製品のどの箇所に対して作業しているのか推定する。実際の組立工程の映像を対象に提案手法の評価を行い、作業箇所分類精度が80%であることを確認した。本稿ではこの作業箇所の推定法について報告する。 |
書誌レコードID |
|
|
収録物識別子タイプ |
NCID |
|
収録物識別子 |
AN00349328 |
書誌情報 |
第84回全国大会講演論文集
巻 2022,
号 1,
p. 71-72,
発行日 2022-02-17
|
出版者 |
|
|
言語 |
ja |
|
出版者 |
情報処理学会 |