Applications of human activity recognition in industrial processes — Synergy of human and technology

要約

人間とテクノロジーのコラボレーションは、言語と非言語のコミュニケーションに依存しています。非言語的なコミュニケーションを促進するためには、機械が人間の動きを検知し、理解することが必要である。本稿では、イントラロジスティクスにおける人間の行動認識に関する現在進行中の研究を紹介し、それが産業環境にどのように適用できるかを示す。また、意味属性を用いて人間の活動を柔軟に記述する方法と、文脈情報を用いて人間の活動を自動的に認識する分類器の性能を向上させる方法について紹介する。さらに、サイバーフィジカルツインに基づく、人間活動認識のための学習データセット作成に必要な労力と時間を削減できる概念を提示する。将来的には、現実的なシミュレーションデータのみで分類器を学習させ、分類性能を維持、あるいは向上させることが可能になると考えられる。

要約(オリジナル)

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.

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