論文の概要: Integrative Object and Pose to Task Detection for an Augmented-Reality-based Human Assistance System using Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.13419v1
• Date: Mon, 31 Aug 2020 08:24:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-23 07:27:34.663493
• Title: Integrative Object and Pose to Task Detection for an Augmented-Reality-based Human Assistance System using Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた拡張現実型ヒューマンアシストシステムにおける統合オブジェクトとタスク検出
• Authors: Linh K\"astner, Leon Eversberg, Marina Mursa, Jens Lambrecht
• Abstract要約: 本稿では,作業者の複雑な手作業を支援するために,AugmentedRealityに基づくヒューマンアシストシステムを提案する。 具体的には、Augmented Realityとオブジェクトとアクション検出器を組み合わせて、より直感的で柔軟なものにします。 その結果、未訓練労働者のタスク完了までの時間が大幅に短縮され、エラー率も低下した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0969191504482247
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a result of an increasingly automatized and digitized industry, processes are becoming more complex. Augmented Reality has shown considerable potential in assisting workers with complex tasks by enhancing user understanding and experience with spatial information. However, the acceptance and integration of AR into industrial processes is still limited due to the lack of established methods and tedious integration efforts. Meanwhile, deep neural networks have achieved remarkable results in computer vision tasks and bear great prospects to enrich Augmented Reality applications . In this paper, we propose an Augmented-Reality-based human assistance system to assist workers in complex manual tasks where we incorporate deep neural networks for computer vision tasks. More specifically, we combine Augmented Reality with object and action detectors to make workflows more intuitive and flexible. To evaluate our system in terms of user acceptance and efficiency, we conducted several user studies. We found a significant reduction in time to task completion in untrained workers and a decrease in error rate. Furthermore, we investigated the users learning curve with our assistance system.
• Abstract（参考訳）: 自動化され、デジタル化される産業の結果として、プロセスはより複雑になっています。 Augmented Realityは、ユーザ理解と空間情報の体験を高めることで、複雑なタスクを労働者に支援する大きな可能性を示してきた。 しかし, 産業プロセスへのARの受容と統合は, 確立された手法の欠如や, 退屈な統合努力の欠如により, いまだに限られている。 一方、深層ニューラルネットワークはコンピュータビジョンタスクにおいて顕著な成果を上げており、拡張現実アプリケーションを強化する大きな可能性を持っている。 本稿では,コンピュータビジョンタスクにディープニューラルネットワークを組み込んだ複雑な手作業作業を支援する,拡張現実に基づく人力支援システムを提案する。 具体的には、拡張現実とオブジェクトとアクション検出を組み合わせることで、ワークフローをより直感的で柔軟にします。 ユーザ受け入れと効率性の観点からシステムを評価するため,いくつかのユーザ調査を行った。 未訓練作業者の作業完了までの時間が大幅に短縮され,エラー率の低下が確認された。 さらに,支援システムを用いた学習曲線の検討を行った。

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