職場安全のためのコンピュータビジョン

目次

1. 導入
2. コンピュータビジョンとは？
3. コンピュータビジョンにおける重要なタスク
   • 3.1 検出
   • 3.2 分類
   • 3.3 認識
4. 検出とは
   • 4.1 画像またはビデオ内の重要なオブジェクトの特定
   • 4.2 バウンディングボックスの活用
5. 分類とは
   • 5.1 场景内のオブジェクトへのラベル付け
   • 5.2 パレットボード、人物、フォークリフトの識別
6. 認識とは
   • 6.1 シーン内での出来事の理解
   • 6.2 動画における安全イベントの検出
7. コンピュータビジョンの学習と目標
   • 7.1 AIによる安全ハザードの検出
   • 7.2 フォークリフトの動作や混雑度などの評価
8. リスク要因の特定とデータ収集
   • 8.1 専門的なリスク要因の定義
   • 8.2 ビデオからの膨大なデータの活用
9. コンピュータビジョンチームとの連携
   • 9.1 カスタマーサクセスとの協力
   • 9.2 データの活用と安全管理者への提案
10. 倉庫の安全性向上への取り組み

コンピュータビジョンとは？

コンピュータビジョンとは、画像やビデオを解析し、物体の検出、分類、認識などのタスクを行う技術です。倉庫の安全リスクを理解するために、コンピュータビジョンは重要な役割を果たしています。本記事では、コンピュータビジョンにおける主要なタスクと、それらが倉庫の安全リスク評価にどのように役立つのかについて詳しく説明します。

コンピュータビジョンにおける重要なタスク

コンピュータビジョンには主に以下の3つの重要なタスクがあります：検出、分類、認識です。

3.1 検出

検出とは、画像やビデオ内の重要なオブジェクトを特定することです。例えば、私たちの場合は、フレーム内のオブジェクトにバウンディングボックスを付けています。モデルは、移動しているものや重要なものとして訓練された領域を特定します。次のスライドでは、シーン内の各オブジェクトにラベルが付けられているのがわかります。パレットボードは黄色で、人物は緑色、フォークリフトは異なる色の緑で表示されています。これにより、倉庫内で何が起こっているかをより明確に把握することができます。

3.2 分類

分類とは、シーン内のオブジェクトに対してラベル付けを行うことです。これにより、人、物品、フォークリフトなどを識別することができます。前の分類イメージの例で説明します。分類によって、より全体像を把握することができます。

3.3 認識

認識は、シーン内で何が起こっているかを理解することを指します。安全イベントの検出なども認識の一部です。例えば、シーンの中央にある赤い枠は、安全イベントが発生していることを示しています。このビデオでは、フォークリフトがパレットを上に積み上げる様子が確認できます。しかし、その近くに従業員が立っているため、フォークリフトが荷物を運んでいるときに彼に接近しすぎました。このように、コンピュータビジョンによって様々な要素が判断されます。このビデオでは、具体的な事故は起こりませんでしたが、ほぼ事故寸前の状況が特定されました。また、このビデオには非常に混雑したエリアがあることもわかります。倉庫の中でさまざまなイベントが起こっているので、私たちのロスコントロールチームの貢献に感謝しています。大量の安全イベントがありますが、私たちのチームはそれらを評価し、モデルの開発を支援しています。

以上がコンピュータビジョンの概要です。次に、具体的なタスクやプロセスについて詳しく説明します。