AIが映像から作業時間や種類を自動認識、製造現場の作業管理をデジタル化
NECは2024年3月5日、映像認識AI（人工知能）を活用して製造現場で撮影された映像から人の作業内容を自動で認識し、時間を計測する「NEC ものづくりDX映像AI分析ソリューション」の販売活動を同日に開始したことを発表した。 組み立てやメンテナンスなどに従事する人の姿や製品、工具などをあらかじめAIに学習させているため、学習モデルを作成する必要はない。また、人、姿勢、装着品、物体など複数の映像認識AIを統合したNEC独自の映像認識AIを活用しており、複数の条件設定を組み合わせることで作業時間計測、作業種別、作業滞留、ジェスチャーなどさまざまな検知が可能となる。さらに、AIに搭載している学習モデルにない物体や動作については、数枚の画像を登録することで認識できるようになる。 読み込んだサンプル映像を基に「何が」「どこで」「どうなったら」「何をする」といった作業の検知モデルをノーコードで作成で
NTTドコモ、個人情報を削除した上で顧客の行動などを3次元空間上に可視化する技術を開発 | IoT NEWS
2023-04-25 NTTドコモ、個人情報を削除した上で顧客の行動などを3次元空間上に可視化する技術を開発 株式会社NTTドコモは、スマートフォンや監視カメラなどの映像から、個人情報を削除した上で、人物の行動や興味関心を可視化する技術を開発した。 この技術では、2次元映像から人物の骨格などの3次元情報を取得することが可能なため、3次元バーチャル空間上で実際の人物・顧客行動を追体験するなどの、映像・顧客分析の活用が期待される。 映像から人物の骨格情報などの必要なデータを取り出した後、顔や服装などの個人情報を映像から削除し、人物の骨格を線で描画する。個人情報を自動で削除するため、プライバシーを保護した上で、人物行動の可視化が可能になる。 また、削除した人物の背景を自動で生成するため、モザイクなどの加工映像と比較してより自然な映像となる。 さらに、本技術適用前の映像は、MEC（Multi‐ac
複数人物の異なった作業内容をリアルタイムで認識する技術を開発
一般的な行動解析技術では人物や物体の視覚的特徴のみが用いられるが、同技術では解析、深層学習を用いて、各作業内容の認識でどの特徴が重要かを重み付けする。これにより、建設現場のように多くの人で混雑した環境でも、多様な作業内容をそれぞれ認識できる。 NECは同技術に関して、大和ハウス工業と共同で、2022年3～5月に戸建住宅の建築現場で実証実験を実施した。実験の結果、転圧や根切り、埋め戻し、コンクリート打設、鉄筋組みといった、複数の作業内容を認識できることを確認した。これにより、現場作業者による各作業の作業時間を10％以内の誤差で推定できた。 ⇒その他の「人工知能ニュース」の記事はこちら 関連記事 衛星SARとAIにより、橋の崩落につながる重大損傷を発見する技術を開発 NECは、衛星SARとAIを用いて橋の異常なたわみを高精度に検知し、橋の崩落につながる重大損傷を発見する技術を開発した。複数の橋
手指を使う細かい作業をAIで識別、NECが映像解析の新技術を開発
出典：日経クロステック、2022年6月20日 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） NECは2022年6月20日、手指を使う細かい作業をAI（人工知能）で識別する映像解析技術を開発したと発表した。手指の動きを捉え、数十種類の細かい作業を高精度に識別する。製造や建設、物流、小売りなどの現場で検証を進め、2022年度中の事業化を目指す。 新技術を使うと、細かい作業の識別と、個々の作業にかかる時間の測定の両方ができる。例えば工場の組み立てラインなどの作業で手順の間違いや漏れを見つけたり、規定の作業時間と実作業にかかる時間の差を分析したりできるようになる。 これまで、肩や肘、手首などの動きを捉えることで作業内容を分析する技術は開発されていたが、手先の細かい動きを伴う作業には対応できていなかったという。また様々な部品や道具を用いた作業を識別するには、部品や道具の画像を用
バンナム、約42万フレーム分のモーションデータ無償公開 歩行、格闘、ダンスなど 研究用に
ライセンスは「CC BY-NC-ND 4.0」で、利用の際にクレジットを表示すること、非営利でのみ利用すること、内容を改変しないことを求めている。 バンダイナムコは、メタバースやXR技術が広まる中、コンテンツ規模が拡大すると従来のモーション制作過程では限界を迎えると予想。AIを活用したキャラクターのモーションを生成する研究を行っている。 一方、AIによるモーション研究はデータセットの入手が難しいため研究開発が進んでいないとして、自社で使っているデータの一部を提供することにしたという。 関連記事 実在しない顔の画像3000点を無償配布、AI学習用データセットに 法人向け・商用利用可 AI活用のコンサルティング事業を手掛けるAPTOなど2社が、AIの学習データとして利用できる、実在しない男女の顔写真3000枚の無償配布を始めた。法人を対象に11月30日までの期間限定で提供し、商用利用も認める。
VR Inside - VR/AR/MRの未来を創るビジネス ニュース メディア
「Japan Metaverse Awards 2024」のパートナーにDNPが決定！ XRメタバース大日本印刷Japan Metaverse Awards 2024一般社団法人Metaverse Japan 2024/08/30 18:00 静岡県でメタバースを活用した不登校児童・生徒向けの学びの場が誕生へ！ 大日本印刷株式会社メタバースバーチャルスクール静岡県レノボ・ジャパン 2024/08/23 18:00 新VRアプリ「FLY」登場！QuestとVision Proで地球規模の探索を楽しもう！ VRMeta QuestVision ProFLYGoogle Earth VR 2024/08/16 18:00 「VR GAME FESTIVAL 2024」8/16と17に開催！学生が制作のゲームを体験 VRイベントゲーム京都精華大学VR GAME FESTIVAL 2024 2024
踏切内に人がいないか確認するAIシステム、西武鉄道が試験導入 異常あれば停止信号を発信
西武鉄道は11月18日、AIと画像認識技術を活用して踏切内に人がいないかを確認するシステムを開発し、交通量の多い3カ所の踏切で12月から試験導入すると発表した。カメラで撮影した踏切内の映像を分析し、異常があれば接近車両に停止信号を示す。 2022年度以降の本格導入に向け、踏切ごとの状況に合わせて「踏切滞留AI監視システム」か「3D画像解析踏切監視システム」のいずれかを導入する。 踏切滞留AI監視システムは、暗い場所でも使える低照度カメラで踏切を撮影し、物体検知AIと骨格検知AIを併用して踏切内に残った物体を検知する技術。2種類のAIを活用することで高精度かつ迅速に検知できるとしている。設置場所は池袋線の池袋第9号踏切と所沢第3号踏切。 3D画像解析踏切監視システムは、2つのレンズにより3D映像を撮影できるカメラで踏切内を撮影し、画像解析システムで人を検知する技術。3D映像のため物体の位置や
「GW-Retail」の実証実験！ 人物検出・動線計測ソリューション | Techable(テッカブル)
グローバルウォーカーズ株式会社（以下、グローバルウォーカーズ）は、自社開発した3次元姿勢推定AIモデル「GW-Pose」と、3次元自己位置推定技術「GW-SLAM」を組み合わせた、「GW-Retail」の実証実験を実施。株式会社マルコシ・シーガルの協力の下、食品スーパーマーケット「マルシェ・デ・キッチン」にて、2021年3月22日から4月3日まで行いました。 グローバルウォーカーズ独自ソリューション「GW-Retail」とは？AIインテグレーターであるグローバルウォーカーズ。機械学習・深層学習（ディープラーニング）・画像処理技術の領域で高度な技術と知見を保有している会社です。同社の取り組みについては、過去にTechableでも取り上げてきました。 今回実証実験を行った「GW-Retail」は、店舗内に配置された什器の配置を考慮した人の動きを把握。人物動線や接触箇所を3次元情報として検出し、
カメラ不要!? Wi-Fiの"電波"を使った3D姿勢推定モデル「WiPose」 - Qiita
はじめに 遂に、テクノロジーがここまで来ました。 ＊＊ カメラなしで、姿勢推定できる時代が来ます ＊＊ Wi-Fiの電波を使って、障害物の向こうにいる人の姿勢や動きを高精度で推定する技術 『WiPose』 がニューヨーク州立大学の研究チームから発表されたので、ご紹介します！ この技術で驚くべき点の１つは、市販のWi-Fi電波送信機1台と、受信アンテナ数台だけで、3次元の姿勢推定ができる点です。 また、RGBカメラでは推定が難しかった「暗闇での姿勢推定」ができるのも驚きです。 どんな仕組み？ この技術でベースとなっている原理は「ドップラー効果」です。 救急車が目の前を通り過ぎるときに、サイレンの音の高さが変わるあの現象ですね。 一般に、波が発生している空間内で物体が動くと、波長が長くなったり短くなったりします。 今回の場合、Wi-Fiシグナルが発生している空間内を人が動くことで、波長が"わず
人の動きや姿勢をリアルタイムで“ボーン検出”する「Act Sense」――ISIDが提供開始
電通国際情報サービス（ISID）は、動画から人の動作や姿勢を抽出するソリューション「Act Sense」の提供を開始した。同ソリューションの映像解析エンジンには、身体、腕、脚、関節などの特徴点をディープラーニングで“ボーン検出”する、米カーネギーメロン大学（CMU）開発の技術が使われている。 電通国際情報サービス（ISID）は2018年6月27日、動画に映る人の特定の動作や姿勢を抽出するソリューション「Act Sense（アクトセンス）」の提供を開始した。 Act Senseは、映像解析エンジンに米カーネギーメロン大学（CMU）が開発した、人体の姿勢の特徴点をディープラーニングを用いて検知する技術「OpenPose」を利用。OpenPoseで取得した人の姿勢情報に、自社開発のアルゴリズムを組み合わせ、特定の動作、行為、姿勢を検出する。 例えば、作業者を撮影した動画から、特定の行動がいつ発生
Facebookら、2Dの群衆動画から人間の姿勢を推定し、身体のテクチャも貼ってくれるCNNを用いたシステム「DensePose」オープンソース発表
Facebookら、2Dの群衆動画から人間の姿勢を推定し、身体のテクチャも貼ってくれるCNNを用いたシステム「DensePose」オープンソース発表 2018-06-19 Facebook AI Research（FAIR）とINRIAの研究者らは、人間の姿勢を2D画像から推定し、人体の表面にテクスチャをマッピングできる機械学習を用いたシステム「DensePose」のオープンソース化を発表しました。 論文：DensePose: Dense Human Pose Estimation In The Wild 著者：Rıza Alp Guler、Natalia Neverova、Iasonas Kokkinos GitHub:facebookresearch/DensePose: A real-time approach for mapping all human pixels of 2D R
1枚の写真から服の3Dモデルを作成して自分の体型に合わせた着せ替えシミュレーションが可能な技術が開発される - GIGAZINE
動きのない1枚の人の画像から人体と衣服の3Dモデルを計算し、衣服を3D上で着せ替えることができる技術をノースカロライナ大学チャペルヒル校の研究者らが開発しました。新たなアルゴリズムによって、単に人体の画像に衣服の画像を重ね合わせるだけでなく、服のしわや体形による服の状態変化なども再現されるそうです。 [1608.01250] Detailed Garment Recovery from a Single-View Image https://arxiv.org/abs/1608.01250 衣服着せ替え3Dモデルで何ができるのかは以下のムービーを見れば一発でわかります。 Physics-Inspired Garment Recovery from a Single-View Image 開発された仕組みでは、必要なデータを元にアルゴリズムが計算を行い、最終的な画像をアウトプットする模様。
マックス・プランク研究所ら、帽子に1台の魚眼カメラを装着し自分の体をリアルタイムに3D姿勢推定するモバイルベースのアプローチを発表
マックス・プランク研究所ら、帽子に1台の魚眼カメラを装着し自分の体をリアルタイムに3D姿勢推定するモバイルベースのアプローチを発表 2018-05-17 独マックス・プランク情報科学研究所（Max Planck Institute for Informatics）、米スタンフォード大学、スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）の研究者らは、帽子に1台の魚眼カメラを装着し自身の体をリアルタイムに3D姿勢推定するアプローチ「Mo2Cap2」を発表しました。 論文：Mo2Cap2: Real-time Mobile 3D Motion Capture with a Cap-mounted Fisheye Camera 著者：Weipeng Xu, Avishek Chatterjee, Michael Zollhoefer, Helge Rhodin, Pascal Fua, Hans-Pet
単眼カメラで撮影した映像を入力に、人の姿勢推定から着用する衣服まで再構築するマーカレスパフォーマンスキャプチャ技術を発表
単眼カメラで撮影した映像を入力に、人の姿勢推定から着用する衣服まで再構築するマーカレスパフォーマンスキャプチャ技術を発表 2018-05-16 独マックス・プランク情報科学研究所（Max Planck Institute for Informatics）とスイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）の研究者らは、1台の単眼カメラで撮影した映像を入力に、人間のポーズから着用する衣服までを3D再構築するマーカレスパフォーマンスキャプチャ技術「MonoPerfCap」を発表しました。 論文：MonoPerfCap: Human Performance Capture from Monocular Video 著者：Weipeng Xu, Avishek Chatterjee, Michael Zollhoefer, Helge Rhodin, Dushyant Mehta, Hans-Peter
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