Development of passive type fatigue quantification device for biological control systems

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ヒトの移動や動作に関する活動量をその動画像から定量化するシステムを昨年度に引き続き改良して、オフィス内の特定の作業者の動きを追跡することで作業者とオフィス全体の作業量を算出するシステムを試作した。また、その追跡性能を確認するために、資料動画を利用して、室内でのヒトの移動や屋外での歩行中の活動量に関して計測を試みた。ここでは特定の作業者の移動と定位置での動きを追跡することを想定して、全身を対象とする特徴抽出方法と、上半身、特に頭蓋頚椎移行部の回旋運動や上下左右の動き、頭蓋頚椎移行部の曲がりに合せて特徴点を抽出する方法の二種類の認識手法を一つのシステムの中で並行して実行した。このように二つの認識手法を組み合わせて利用することで、身体を移動させるといった大きな動きと椅子に座って仕事をするといった小さな動きの両方を評価した。また、動画像内の他の複数の対象に対しても評価値を算出して、そのカメラから撮影できるグループ全体の活動量の定性的な変化を計測するシステムを目指した。また、屋内外での歩行を追跡する場合、追跡途中で発生するヒトと物およびヒト同士の重なりや、部屋の出入り口で生じるヒトの“出現”と“消滅”の処理が必要になる。新たに認識した対象が実際は既知で過去の対象の断続的な再出現なのか、また、同じの対象でも服装などの違いで、別の対象として認識される場合があることなど、複数点で連続的に起こるこれらの出来事について対象の記録や管理が必要となることもわかった。当該年度はこの問題への対応が必要になったため、アルゴリズムを改良しながら、移動・運動方向の差による活動量の違いなども含めて試行した。その結果、必要な処理を時間内に実行するためには、対象の情報を事前に機械に登録して学習させることや、より高速な処理系が必要であることもわかった。現在は既存の装置を工夫して対応方法を試している段階である。