@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00232570,
 author = {前川, 卓也 and 吉村, 直也 and Jaime, Morales and 原, 隆浩},
 issue = {10},
 month = {Feb},
 note = {本稿では，産業分野における作業者の行動認識のための大規模データセットである「OpenPack データセット」を紹介する．人間の日常行動とは異なり，産業分野における作業行動認識のためのセンサデータ収集は，現場との緊密なやり取りが必要であるため困難であり，そのようなデータを収録した公開データセットも限られる．そのような作業行動データセットを整備し公開することで，産業応用を念頭にした行動認識手法の研究開発を加速することができる．そこで，筆者らは物流センタにおける梱包作業に着目し，作業現場を模した環境内で梱包作業経験がある被験者らから，梱包作業の大規模データセットを収集した．データセットは，梱包作業中の作業者の骨格，深度画像，加速度データ，IoT 機器のデータなど合計 9 種のモダリティを含み，その合計記録時間は 53 時間を超える．本データセットを様々な行動認識用の機械学習モデルに適用し，データセットや各モデルの特徴を分析することで，本データセットを用いた今後の研究の方向性を明らかにした．また OpenPack データセットを用いて，PerCom 2023 の併設ワークショップにて作業行動認識コンペティション（コンペ）である OpenPack Challenge 2022 を開催した．本稿ではコンペの立ち上げや運営に携わることで得られた知見に関しても紹介する．OpenPack データセットは，https://open-pack.github.io/ にて公開している．},
 title = {産業分野における行動認識のためのOpenPackデータセットの構築とその運用},
 year = {2024}
}