特徴量選択を伴う時間畳み込みネットワークを用いた組立作業工程の行動分析

抄録

近年，一連の行動データを基本的な動作単位に区分する行動分節化の研究が盛んに行われている．多くの優れた深層学習モデルが提案される一方，モデルがどのような特徴量に注目して行動を識別しているかを理解することは困難である．本論文では，時間畳み込みネットワークに基づく汎用モデルに特徴量選択技法を導入した新しい行動分節化モデルを提案する．提案モデルを組立作業工程の行動データに適用することで，作業者や作業工程毎に重要とされる特徴量を可視化することが可能となる．本稿では，カメラ，加速度・角速度センサー，音声からなる多元的な作業行動データを用いて，各作業工程の特性に応じて重要特徴量がどのように変化するかを検証する．