高速ビジョンに基づく実時間異常動作パターン検出に関する研究

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昨年度における基本手法の検討に基づき,実時間高速ビジョンシステムへの実装及びアルゴリズムの改良,さらには実時間異常動作パターン検出理論・アルゴリズムの体系化を行った。本年度は高速ビジョンにおける異常動作、特に実験用動物行動検出の研究をさらに進める目的で以下のとおり実施した。生理学、薬理学等の研究においてラットやマウス等の、実験動物の自発運動量を測定し、薬効の評価や、毒性試験に必要なデータを得るための実験動物の行動・活動の定量評価する試験として広く知られている。従来の実験動物運動解析システムは、人間による目視解析に依存し、『人の判断』に近いレベルの自動解析なので、汎用性が低い。本システムは、240fps(frames per second)で長い時間の動画記録を行った上、記録した高フレームレートの実験動物画像処理汎用手法を提案し、正確な動物の体の全体、および頭部(口・耳)・前肢・後肢・背中・腹部・尾等の各部位を検出することにより、複雑な動物の行動識別するシステムを開発している。このような512×512画素で2000fpsでの実時間高速画像処理を実現する高速ビジョンプラットフォーム上にハードウェア実装を行い,実験動物の動作パターンを正確かつ客観的な評価及び処理時間の短縮を実現するためのアルゴリズム改良を行っている。また、可能であれば,工場におけるマニピュレーション動作など,多岐にわたる場面にも実用可能なものへの展開を目指し,理論・アルゴリズムの体系化を行っている。