論文の概要: OpenPack: A Large-scale Dataset for Recognizing Packaging Works in
IoT-enabled Logistic Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11152v1
- Date: Sat, 10 Dec 2022 13:01:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-25 03:02:12.757099
- Title: OpenPack: A Large-scale Dataset for Recognizing Packaging Works in
IoT-enabled Logistic Environments
- Title（参考訳）: openpack:iot対応ロジスティック環境でパッケージング動作を認識するための大規模データセット
- Authors: Naoya Yoshimura, Jaime Morales, Takuya Maekawa, Takahiro Hara
- Abstract要約: 我々は,OpenPackと呼ばれる作業認識のための大規模データセットを新たに導入する。
OpenPackには、キーポイント、ディープイメージ、アクセラレーションデータ、IoT対応デバイスからの読み取りを含む53.8時間のマルチモーダルセンサーデータが含まれている。
作業活動を認識するために設計されたニューラルネットワークモデルを提案し,IoT対応デバイスからのセンサデータと読み出しを効率的に融合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.768596127212664
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unlike human daily activities, existing publicly available sensor datasets
for work activity recognition in industrial domains are limited by difficulties
in collecting realistic data as close collaboration with industrial sites is
required. This also limits research on and development of AI methods for
industrial applications. To address these challenges and contribute to research
on machine recognition of work activities in industrial domains, in this study,
we introduce a new large-scale dataset for packaging work recognition called
OpenPack. OpenPack contains 53.8 hours of multimodal sensor data, including
keypoints, depth images, acceleration data, and readings from IoT-enabled
devices (e.g., handheld barcode scanners used in work procedures), collected
from 16 distinct subjects with different levels of packaging work experience.
On the basis of this dataset, we propose a neural network model designed to
recognize work activities, which efficiently fuses sensor data and readings
from IoT-enabled devices by processing them within different streams in a
ladder-shaped architecture, and the experiment showed the effectiveness of the
architecture. We believe that OpenPack will contribute to the community of
action/activity recognition with sensors. OpenPack dataset is available at
https://open-pack.github.io/.
- Abstract（参考訳）: ヒトの日常的活動とは異なり、産業領域における作業活動認識のための既存のセンサデータセットは、産業現場との密接な連携が求められるため、現実的なデータ収集の困難さによって制限されている。
これにより、産業応用のためのAI手法の研究と開発も制限される。
そこで本研究では,これらの課題に対処し,産業領域における作業活動の機械的認識に関する研究に寄与するため,OpenPackと呼ばれる大規模な作業認識データセットを導入する。
OpenPackには、キーポイント、深度画像、加速度データ、IoT対応デバイス(例えば、作業手順で使用されるハンドヘルドバーコードスキャナ)からの読み取りを含む53.8時間のマルチモーダルセンサーデータが含まれている。
このデータセットに基づいて,iot対応デバイスからセンサデータや読み出しを,はしご型アーキテクチャで異なるストリーム内で処理することにより効率的に融合する作業アクティビティを認識可能なニューラルネットワークモデルを提案し,そのアーキテクチャの有効性を示す。
openpackはセンサによるアクション/アクティビティ認識のコミュニティに貢献すると思います。
openpack datasetはhttps://open-pack.github.io/で入手できる。
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