論文の概要: Leveraging Foundation Model Automatic Data Augmentation Strategies and Skeletal Points for Hands Action Recognition in Industrial Assembly Lines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09056v1
- Date: Thu, 14 Mar 2024 02:55:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-15 21:57:10.144863
- Title: Leveraging Foundation Model Automatic Data Augmentation Strategies and Skeletal Points for Hands Action Recognition in Industrial Assembly Lines
- Title（参考訳）: 産業集積ラインにおける手動作認識のための基礎モデル自動データ拡張戦略と骨格点の活用
- Authors: Liang Wu, X. -G. Ma,
- Abstract要約: 我々は,効率的な,高品質で,大規模なデータセット拡張を実現するために,産業用データセットを拡張する戦略を開発した。
また,この戦略を映像行動認識にも適用した。
実際の組立ラインの「ワイヤ挿入時の手の動き」シナリオでは、手動作認識の精度は98.8%に達した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0992677770545254
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: On modern industrial assembly lines, many intelligent algorithms have been developed to replace or supervise workers. However, we found that there were bottlenecks in both training datasets and real-time performance when deploying algorithms on actual assembly line. Therefore, we developed a promising strategy for expanding industrial datasets, which utilized large models with strong generalization abilities to achieve efficient, high-quality, and large-scale dataset expansion, solving the problem of insufficient and low-quality industrial datasets. We also applied this strategy to video action recognition. We proposed a method of converting hand action recognition problems into hand skeletal trajectory classification problems, which solved the real-time performance problem of industrial algorithms. In the "hand movements during wire insertion" scenarios on the actual assembly line, the accuracy of hand action recognition reached 98.8\%. We conducted detailed experimental analysis to demonstrate the effectiveness and superiority of the method, and deployed the entire process on Midea's actual assembly line.
- Abstract（参考訳）: 現代の産業組立ラインでは、労働者を置き換えたり監督したりするために多くのインテリジェントなアルゴリズムが開発されている。
しかし、実際のアセンブリラインにアルゴリズムをデプロイする際に、トレーニングデータセットとリアルタイムパフォーマンスの両方にボトルネックがあることがわかりました。
そこで我々は,高効率で高品質で大規模なデータセット拡張を実現するために,強力な一般化能力を持つ大規模モデルを活用した産業用データセットの拡大に向けた有望な戦略を開発し,不十分かつ低品質な産業用データセットの問題を解決する。
また,この戦略を映像行動認識にも適用した。
我々は,手動認識問題を手動軌道分類問題に変換する手法を提案し,産業用アルゴリズムのリアルタイム性能問題を解いた。
実際の組立ラインの「ワイヤ挿入時の手の動き」シナリオでは、手動作認識の精度は98.8\%に達した。
提案手法の有効性と優位性を実証するため, 詳細な実験解析を行い, ミデアの実際の組立ラインに全工程を配置した。
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