離散化外輪郭ベクトルに注目した身体モーションの短時間予測システム

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC1-10

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Short-time Forecasting of Kinetic Motion by Using Quantized Outline Vectors

著者名: 當間 一史(琉球大学),長嶺 翔太(琉球大学),與儀 喜野(琉球大学),長山 格(琉球大学)

著者名(英語): Kazufumi Toma|Shota Nagamine|Yoshiya Yogi|Itaru Nagayama

キーワード: 挙動予測|外輪郭ベクトル|深層学習|短時間予測|自動運転車運転支援|Motion Forecast|Outline Vector|Deep Learning|Short-Time Forecasting|Autonomous CarDriver Assistance

要約(日本語): 次世代の社会を大きく変える技術として，世界各国で自動運転車の研究が進められているが，特に安全運転実現のための方策が重要なキーポイントとなっている。また，運動の解析や予測に関する研究も行われ，いくつかの成果が報告されている。それらの研究では，人体の骨格や関節部をマーカーポイントとして利用している。これらに対して本研究では，人間が通常行う身体の運動や挙動の予測を汎用的に行うため，ビデオカメラ映像から検出した身体画像情報を，その輪郭情報とDeep Neural Networkで学習することによって，全身モーション挙動に関する短時間予測の実現を試みる。これにより，自動運転車の安全対策のための挙動予測やリハビリ，安全システムなど様々な面で挙動予測システムの活用が期待される。

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