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アイテム
2台の監視カメラ映像を用いた深層学習による勤務者の行動認識と行動管理システムの構築
https://doi.org/10.14990/00004423
https://doi.org/10.14990/00004423a7726961-30a5-4a07-95fb-d30809149b95
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
K04196.pdf (1.5 MB)
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| Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||
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| 公開日 | 2023-03-13 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 2台の監視カメラ映像を用いた深層学習による勤務者の行動認識と行動管理システムの構築 | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題 | 行動認識 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題 | 深層学習 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題 | 行動管理システム | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||
| ID登録 | ||||||
| ID登録 | 10.14990/00004423 | |||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||
| 著者 |
荻野, 敦史
× 荻野, 敦史× 田中, 雅博× OGINO, Atsushi |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 企業では，労働時間を管理するために出勤と退勤の時間を記録することが必要であり，様々な勤怠管理システムが導入されている．しかし現在の勤怠管理システムでは，勤務者の行動や勤務態度などの情報は記録されていないため，勤務態度の改善を指導することや，休憩を取らない等の過労状態を把握することが困難である． このような問題を解決するために本論文では，監視カメラ映像からオフィス内にいる勤務者の行動を深層学習を用いて認識し記録する行動管理システムについて提案する．本システムは，物体検出アルゴリズムYOLOv5 と物体追跡アルゴリズムDeepSORT を用いた行動の検出と個人認識をベースとした個人毎の行動を記録するシステムである．さらに，入室者の正確な識別を行うために出入り口に設置したカメラと顔認証アルゴリズムを用いた入室者の識別システムと，オクルージョンや着席方向による認識率の低下を改善するため，監視カメラ2 台を利用した行動記録手法を提案する． また，本論文では本システムの実験を大学の研究室で行い，まずYOLOv5 による行動検出の性能評価では，mAP: 0.855 と高い検出精度となり，次に顔認証を用いた入室者の識別実験では，入室した個人を正確に識別した結果となった．最後に監視カメラ2 台を利用した行動記録の実験では，カメラ間の個人の同定を8 人中7 人正確にマッチングし，行動記録は同定を行った7 人中6人の行動を正確に記録した結果となった． |
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| 書誌情報 |
甲南大学紀要. 知能情報学編 en : Memoirs of Konan University. Intelligence & Informatics Series 巻 15, 号 2, p. 63-82, 発行日 2023-02-17 |
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| 出版者 | ||||||
| 出版者 | 甲南大学 | |||||
| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
| 収録物識別子 | 18830161 | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AA12335282 | |||||
| フォーマット | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
