空調制御のために熱画像からAIにより非接触でリアルタイムな代謝量推定を試みる研究

研究尝试使用人工智能从热图像中非接触式实时估计新陈代谢率以进行空调控制

• 批准号: 20K04824
• 负责人: 大和 義昭
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: National Institute of Technology (KOSEN), Kure College
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K04824/
• 关键词: 代謝量; 姿勢; AI; 機械学習; 姿勢判別; 代謝量推定; 熱画像; 画像認識; 温熱環境評価; 画像分析; サーモグラフィ

物体検知AIモデルに基づく姿勢判別AIモデルの判別精度の改善のため，熱画像カメラおよび普通画像カメラで撮影した男性3名，女性3名の画像約2500枚を，従来の物体検知モデルYolo v3よりも判別精度が高いとされる“Yolo v5”に学習させたモデルを構築した．しかし，構築したモデルの判別精度は全体として25％ほどにとどまった．学習データ数や学習方法の再検討が必要となる結果となった．物体検知AIモデルのような大量の画像データによる事前の学習が不要であり，人間の躯幹部や四肢の関節部位の画像上での座標データが得られ，画像中の複数の人物の検知も可能であることから，骨格検知AIモデル“POSENET”による姿勢判別の可能性を検討した．POSENETにより得られる関節部位の座標データのうち，肩，腰，膝，足首に着目し，肩から足首までの高さに占める肩から腰，腰から膝，膝から足首までの高さの割合により立位，椅座位，平座位の姿勢を判別する方法を考案し，撮影した6人分約2500枚の画像を利用して人物の姿勢の判別精度を検討した．前記４関節部位の高さ方向の割合の姿勢間・撮影方位間で比較検討したところ，棒状でシンプルな形状である立位は比較的高い精度で判別できそうであるのに対して，腰や膝の関節が折れ曲がる椅座位や平座位では前方向からの撮影なのか後方からの撮影であるかにより肩，腰，膝，足首の関節の高さ方向の位置関係が大きくバラつき，前記４関節部位の位置関係からの姿勢判別は難しいことが判明した．また，手間と時間がかかる写真撮影によらないより容易な画像データの収集方法を検討するためにインターネット上の画像中の人物の姿勢をPOSENETで判別させその精度を検討したところ，POSENETでは臥位の人体の下半身の関節を検知しないことが多く，姿勢判別への応用にはまだ改善を要する項目があることが判明した．

The object detection AI is based on the posture discrimination AI is based on the attitude discrimination AI is based on the attitude discrimination AI is The discrimination accuracy of the structure is 25%. A re-examination of the learning method and the number of learning methods is necessary. The object detection AI can detect a large number of images in advance. The coordinates of the human torso and limbs on the images of the joints can be detected. The detection of a plurality of characters in the images can be detected. The possibility of posture discrimination of the bone detection AI can be discussed. The coordinates of the joints of the POSENET can be detected. The shoulders, waist, knees, and feet can be detected. The height of the shoulder, the waist, the knee, the foot, the height of the head, the position of the chair, the position of the flat seat, the method of determining the posture of the chair, the method of determining the posture of the posture Note 4: The position of the joints in the height direction is compared between the positions of the joints and the positions of the joints in the height direction. The position of the joints in the height direction of the shoulders, waist, knees and feet is compared between the positions of the joints in the height direction. 4. It is difficult to judge the position relationship of joint parts. For example, if you want to use POSENET, you can use POSENET to identify the position of the lower body.

项目成果

インターネットから収集した画像の姿勢判別AI用データへの利用可能性に関する研究

利用从互联网收集的图像作为姿势判别AI数据的可能性研究

• 发表时间: 2022
• 期刊: 第46回人間-生活環境系シンポジウム報告集
• 作者: 大和 義昭;木村 竜士;宋 城基
• 通讯作者: 宋 城基

骨格検知モデルによる代謝量推定のための姿勢別の身体部位座標のデータベース構築の試み

尝试通过姿势构建身体部位坐标数据库，以使用骨骼检测模型估计代谢率

• 发表时间: 2022
• 期刊: 第62回日本生気象学会雑誌
• 作者: 大和 義昭;木村 竜士;宋 城基
• 通讯作者: 宋 城基

代謝量推定のための骨格推定AIを利用した姿勢判別の試み

尝试使用骨骼估计 AI 来估计代谢率来确定姿势

• 发表时间: 2023
• 期刊: 日本建築学会中国支部研究報告集
• 作者: 大和 義昭;木村 竜士;宋 城基
• 通讯作者: 宋 城基

低解像度熱画像からの代謝量推定に関する研究 ～姿勢判別用学習モデルの構築～

低分辨率热图像代谢率估计研究-姿势判别学习模型的构建-

• 发表时间: 2020
• 作者: 木村藍香;安福勝;麓隆行;宇野朋子;伊庭千恵美;小林 竜輔，大和 義昭，宋 城基，木村 竜士
• 通讯作者: 小林 竜輔，大和 義昭，宋 城基，木村 竜士