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機械学習によるカメラ画像を用いた着衣量・代謝量推定に関する実証研究

利用机器学习利用相机图像估算衣物量和代谢率的实证研究

基本信息

批准号：
21K04382
负责人：
金政秀
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Musashino University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

2年目（2022年度）は地下街の通過者を観察調査した後に1年目に引き続き「着衣量」、今年度から「代謝量」推定の機械学習モデルを組み込んだプログラムの構築を行った。東京駅地下街である八重洲地下街のメインアベニュー（人通りが一番多い通路）を対象とした。実施期間は、4月～1月の間で平日と休日合わせて計32日分、いずれも通勤時間帯の朝9時、ランチタイム12時、退勤時間17時にそれぞれ15分間3回撮影を行った。1)着衣量の推定は、a)動画データから10秒毎に静止画を切り出し、b)静止画内の人物を物体検知し、背景から切り出し、c)人物の着衣スタイルを分類（AI（機械学習））、d)着衣スタイルからクロ値を読み取る、までのa～dまでが自動分析が行われるプログラムの構築を行った。プログラムによる平均クロ値の推定誤差が15％程度あるため、着衣スタイルの分類方法とそれに伴う学習データセットの精度向上を図る課題が残された。2)着衣量の男女30人による被験者実験を行った。本研究で用いている一般カメラとサーモカメラの比較で、着衣スタイルは、サーモカメラ画像の正答率が91%と一般カメラの87％より若干高く、素材の断熱性（厚み）については一般カメラ画像の正答率の方が74%とサーモカメラ画像の66％より高かった。一般カメラとサーモカメラは着衣量推定のし易さはほぼ同等であった。3)代謝量は、体重と歩行速度の積に比例していると6人の被験者実験による確認を行った。そこで、動画データから、a)人の体積をPIFu（機械学習モデル）により推定、b)着衣スタイル毎に体積を補正（着衣スタイルと体積の関係は被験者実験により検証）、c)被験者実験で計測した人体密度と推定した体積から体重を推定、d)歩行速度は、動画内の移動距離と時間から算出し、地下街の歩行者90名の代謝量は平均145.5Wであった。

For 2 years (2022), the underground street traffic survey is conducted for 1 year after the survey, and this year's "clothing volume" and this year's "replacement volume" are presumed to be effective in mechanical engineering. Beijing Underground Street, Bazhong Chau Underground Street, Bazhongzhou Underground Street, Beijing Underground Street, Beijing Underground Street, Bazhongzhou Underground Street. From April to January, the total score of weekdays from April to January is 32 days, the commuting time is 9: 00, 12: 00, 17: 00 and 15: 00. 1) the amount of clothing is presumed, a) the amount of clothing is presumed, a) the figure in the still picture is out of the picture in 10 seconds, b) the character in the still picture is aware of the object, and the background is cut out, c) the characters are classified (AI (mechanical mechanics)), d) the clothes are not required to be picked up, and the automatic analysis line is used. The average error is estimated to be 15%. The method of classification of clothing and clothing is in line with the improvement of the accuracy. 2) the amount of clothes worn by 30 men and women, those who were killed, and those who were killed. The purpose of this study is to compare the portraits with the correct answer rate of 91%, the correct answer rate of 71%, the correct answer rate of 74%, the correct answer rate of 74%, the correct answer rate of 66%, the height of some height, and the thickness of the material. Generally speaking, the amount of clothing is presumed to be the same as that of the equivalent. 3) weight, body weight, walking speed, positive ratio, 6 people, 6 people. (a) PIFu (mechanical mechanics) presumption, b) clothing