姿勢検知技術を応用した人の意図分析技術の研究開発

研究について

歩行者の下半身を撮影した映像に姿勢検知処理を行い、得られた結果を基に注目/非注目を判別する手法を提案しました。本手法の実現のため、YOLOv8での姿勢検知結果をパラメータとし、LSTMで二値分類を行うシステムを構築しました。従来の手法と異なり、歩行者の下半身のみの映像からも、対象物に対する注目/非注目を判定することができることを実験で確認しました。より高いフレームレートを設定して映像を取得することで写真のブレを抑制し、両足の境界を明確化することで判別の正解率を向上させることが期待できます。

※YOLO…物体検出のための深層学習アルゴリズム。画像を一度見るだけで物体を検出し、分類することが可能です。YOLOv8はYOLOシリーズの最新バージョンであり、精度と速度の面で最先端の性能を実現しています。

※LSTM…AIが機械学習を行うための仕組みであるニューラルネットワークの一種。入力された情報をもとに、機械学習モデルを構築することができます。

※二値分類…2つの事象のどちらに属するかを予測すること。