@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00222208,
 author = {小村, 皓大 and 堀川, 三好 and 岡本, 東},
 issue = {19},
 month = {Nov},
 note = {製造現場では，動画解析による作業者の動作推定の活用が進んでいる．しかしながら，設備，資材や作業者等の障害物が多いため，作業者の全身を常時撮影することは難しい．また，カメラの設置制約から，広角かつ遠方からの撮影を余儀なくされることが多く，不明瞭な動画で作業者の動作推定が可能な技術を必要としている．本研究は，製造現場を対象とした作業動画から姿勢推定技術を用いて骨格データを取得すると同時に，簡易センシングデバイスから作業者の位置と動作に関するデータを収集し，複合的に用いる分類学習器により動作推定を行う手法を提案する．すなわち，動画とセンシングデバイスから取得されるデータのマルチモーダル深層学習を行うことで，不明瞭な動画を用いた動作推定の課題解決が可能かどうかを検証する．提案するマルチモーダル深層学習を用いることにより，不明瞭な動画を用いる場合に動作推定精度の低下を抑える効果があることを報告する．},
 title = {動画と簡易センシングデバイスによる作業者の動作推定},
 year = {2022}
}