要約
この論文では、3D 仮想空間シミュレーターからのビデオ データと、活動の時空間的コンテキストを表すナレッジ グラフを融合した、日常活動の合成マルチモーダル データセットを紹介します。
このデータセットは、家庭環境における危険な状況の特定と対処に焦点を当てた、社会問題のためのナレッジ グラフ推論チャレンジ (KGRC4SI) 用に開発されました。
このデータセットは、人間の行動を認識して安全性と福祉を向上させる革新的なソリューションを開発する研究者や実務家にとって貴重なリソースとして一般に公開されています。
要約(オリジナル)
This paper presents a synthetic multimodal dataset of daily activities that fuses video data from a 3D virtual space simulator with knowledge graphs depicting the spatiotemporal context of the activities. The dataset is developed for the Knowledge Graph Reasoning Challenge for Social Issues (KGRC4SI), which focuses on identifying and addressing hazardous situations in the home environment. The dataset is available to the public as a valuable resource for researchers and practitioners developing innovative solutions recognizing human behaviors to enhance safety and well-being in
arxiv情報
| 著者 | Takanori Ugai,Shusaku Egami,Swe Nwe Nwe Htun,Kouji Kozaki,Takahiro Kawamura,Ken Fukuda |
| 発行日 | 2024-01-26 10:05:41+00:00 |
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