論文の概要: Applications of human activity recognition in industrial processes -- Synergy of human and technology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02266v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 13:45:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 15:54:34.506372
• Title: Applications of human activity recognition in industrial processes -- Synergy of human and technology
• Title（参考訳）: 産業プロセスにおける人間活動認識の応用 -人間と技術のエネルギー-
• Authors: Friedrich Niemann, Christopher Reining, H\"ulya Bas and Sven Franke
• Abstract要約: 内科領域におけるヒトの行動認識に関する研究について紹介する。 人間の活動を記述するために意味的属性をどのように利用できるかを示す。 トレーニングデータセット作成に必要な労力と時間を削減できるサイバー物理双生児に基づく概念を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human-technology collaboration relies on verbal and non-verbal communication. Machines must be able to detect and understand the movements of humans to facilitate non-verbal communication. In this article, we introduce ongoing research on human activity recognition in intralogistics, and show how it can be applied in industrial settings. We show how semantic attributes can be used to describe human activities flexibly and how context informantion increases the performance of classifiers to recognise them automatically. Beyond that, we present a concept based on a cyber-physical twin that can reduce the effort and time necessary to create a training dataset for human activity recognition. In the future, it will be possible to train a classifier solely with realistic simulation data, while maintaining or even increasing the classification performance.
• Abstract（参考訳）: ヒューマンテクノロジーのコラボレーションは、言語コミュニケーションと非言語コミュニケーションに依存している。 機械は人間の動きを検出し、理解し、非言語コミュニケーションを促進する必要がある。 本稿では,イントラロジクスにおけるヒューマンアクティビティ認識に関する現在進行中の研究を紹介するとともに,産業環境での応用について述べる。 本研究では,人間の行動に柔軟に記述できる意味的属性と,文脈情報化によって分類器の性能が向上し,自動的に認識できることを示す。 さらに,人間の行動認識のためのトレーニングデータセットを作成するために必要な労力と時間を削減できる,サイバーフィジカル双生児に基づく概念を提案する。 将来的には,分類性能の維持や向上を図りつつ,現実的なシミュレーションデータのみで分類器を訓練することが可能となる。

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