技術概要 Technology Overview
姿勢系列を時系列特徴量として解析し、動作区間の自動分割や行動ラベル分類を行う技術です。連続動作を意味単位へ分解し、行動パターンを定量化します。
他技術との関係・位置づけ
本モジュールは、動作データを意味のある単位に分割する時系列解析技術として位置づけられます。動作品質解析やリハビリ解析などと組み合わせることで、動作の構造や変化を詳細に評価できます。
特徴・強み Features & Strengths
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01
長時間動画から特定動作の開始・終了を自動的に切り出すことができます。
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02
Transformer／TCNベース解析に対応
時間的な前後関係を考慮しながら複雑な動作パターンを分類できます。
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03
長時間動画解析に対応
数秒の動作だけでなく、長時間記録された映像から継続的に動作を抽出できます。
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04
新規動作への拡張が容易
スポーツ、作業、日常行動など対象に応じて分類モデルを拡張できます。
技術的アプローチ Technical Approach
骨格時系列データから姿勢特徴量を抽出し、Transformer／TCNなどの時系列モデルを用いて動作区間を分割します。その後、各区間へ行動ラベルを付与し、動作分類を行います。
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入力データ Input Data
- 動作動画
- 骨格時系列データ
- 関節位置データ
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出力データ Output Data
- 動作区間データ
- 動作分類結果
- 時系列ラベルデータ
- 動作パターン解析結果
できること・用途 Use Cases
連続動作を自動分類し、行動認識・スポーツ解析・監視用途へ活用できます。
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01
スポーツ自動ラベル
投球・スイングなどの動作区間抽出に利用できます。
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02
リハビリ評価
訓練フェーズごとの動作評価へ活用できます。
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03
行動認識
歩行・着席・転倒などの日常行動検出に利用できます。
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04
動作検索
類似動作の高速検索やデータ抽出へ利用できます。