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ディープラーニングを活用した画像認識技術を提供する株式会社アジラが、より低コストで低負荷な行動認識（人物または動体の個体識別および行動予測）を可能にする技術に関する特許を取得したと発表しました。
今回取得した特許は、行動推定及び対象数特定装置に関する特許。この技術は畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network: CNN）と再帰的ニューラルネットワーク（Recurrent Neuarl Network: RNN）などのディープラーニング技術を用いることで、より複雑な人物または動体の行動予測を特殊なセンサー等を使用せず、動画像（時系列に並んだ複数の画像）を組み合わせることで推論可能とするものです。
従来の技術では、行動予測に必要な推論モデルを構築、実行するためにはGPU等の強力な演算装置とモーションセンサー等を用いて取得される特殊なデータが必要でした。
この技術では、動画像から人物等の関節情報のアノテーション（教師データの作成）を実施し、人物等を検出するためのCNNモデル、及び、それぞれの個体の関節等の時系列での変化（差分）情報を検出するRNNモデルを学習するモデル構築（Modeling）フェーズと、そこで構築されたモデルと独自の個体識別技術を組み合わせることで行動予測を行う推論（Inference）フェーズを実施することで、より低コストなモデル構築と、より低負荷な推論技術によりCPUなどのデバイスでも安定的に動作可能にします。
医療機関や介護施設における、転倒検知や工場内での危険行動の検知など、幅広いシーンでの活用が期待されるとしていて、アジラはさらに生活の安全・安心につながるサービス開発を続けていくとしています。
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