[2M1-GS-10] AI応用：産業

[2M1-GS-10-03] 自動車組立作業における時系列行動セグメンテーション手法の比較検討

○久保 莞太¹、日下部 尊¹、永井 裕也¹、濱田 悠樹¹、廣瀬 雄大¹、森本 文哉¹、宮田 将光¹、鈴木 昇太¹、若松 健斗¹、久冨 あすか²、伊藤 浩隆²、東園 雄太²、小野 智司¹ (1. 鹿児島大学、2. トヨタ車体研究所)

キーワード：時系列行動セグメンテーション、深層学習、行動認識

近年，自動車組立工場をはじめとする生産現場における人手不足と作業効率向上の観点から作業員の行動解析の要望が高まっている．組立作業における行動解析を行うことにより，各作業に要する時間の計測の自動化が可能となるほか，作業者がマニュアルと同様の手順で作業を行っているかの確認を行うことが可能となる．このような需要の高まりから新たな行動解析技術として，深層ニューラルネットワーク(Deep Neural Network: DNN)を活用した時系列行動セグメンテーションが広く研究されている．一方で，一般に時系列行動セグメンテーションタスクとして適用・公開されているデータセットは，行動する人物や行動に伴う物体が映像の画角内を広く占めることが多い．これに対して，自動車組立作業における映像は作業員よりも大きな自動車車体が移動を行っており，作業員の行動解析を妨げるおそれがある．本研究では，既存の複数の時系列行動セグメンテーション手法を本問題に適用し，その有効性を検証する．実験により，自動車組立作業における行動解析の自動化の可能性が示唆された．