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人工知能研究を用いた喫煙者検出

2018年8月27日 (月) 投稿者: メディア技術コース

こんにちは、メディア学部の藤澤です。

昨年度から東京工科大学では全学的に人工知能の活用に関する研究に力を入れています。メディア学部でもメディアAI分科会を立ち上げてメディアに関わる研究でどのような活用ができるか、情報を共有しながら研究を進めています。

このような中で現在、メディア学部の太田先生と一緒にすすめ、先端メディアゼミナールの中で進めている研究を紹介します。これまで太田先生はマイクロソフト社のKinect(キネクト)を用いて喫煙状態を検出してサイネージなどで受動喫煙を防止する広告を流す試みを行う研究を勧めていました。

Kinectが2017年に精算終了したことを受け、代わりになる技術としてOpenPoseを利用して同様のことができないか、実験してきました。OpenPoseはCMUで開発された、画像(動画)から人工知能技術の一つであるDeepLearningを用いて人の骨格を検出する仕組みです。特徴としては、通常の画像やWebカメラからの動画からリアルタイムに骨格を検出できます。CPUだけの処理だと2~3fpsと非常に遅いですが、GPUを使うことで15~30fpsでの検出が可能になりなります。これらの検出にKinectで必要だったキャリブレーションは不要です。もう一つの特徴として、複数の人の骨格を同時に検出することができます。

これにより、複数いる喫煙者をまとめて検出することができるようになりました。

Smoking

6人の骨格を検出しそのうち4人の喫煙を検出した様子

現状では、非喫煙状態を喫煙状態として検出するなどの誤検出もあるので、今後、改善を進めていきます。

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