皆さんこんにちは！
SRA東北では日々様々な研究テーマをもとにAIの学習データの開発、AIの学習、AIの評価を行っております。本日はその中から１つ事例をご紹介させていただきたいと思います。何かのご参考になりましたら幸いです。それでは最後までお付き合いください！
テーマ：AIに作業員は検出できるか？
今回のテーマは、作業員の検出です。高層ビルなどの高所や、工事現場の危険エリアでの作業は、作業員の保安を確保するために、監視員が目視で監視を行っている場合があります。これは、人的コストがかかっているだけでなく、長時間の目視による監視のため、監視員にとって負担が大きくなっているのではないでしょうか？
そこで、SRA東北では監視員の目視によって行っていた「人による監視」をAIで置き換えられないかということで、学習データの収集、学習データの開発、AIの学習、評価を実施しました。
学習モデル
今回使用したのは、リアルタイム物体検出手法の一つである、「YOLO」です。これは「You Only Look Once」の略で、つまり「1度だけ見る」だけで物体検出ができるのです。凄い！(/ω＼)
サンプル画像で検出するとこのような結果になりました。
人だけでなく、リュックやカバンも検出できています！そこで、今回のテーマである作業員の検出も試してみました。
ムムム！( ･ὢ･ ) なかなか検出してくれません。既存のモデルでは限界があるため、自分で学習画像を追加してチューニングする必要があるようです。
そこで、〇×日（企業秘密です..笑）かけて私がチューニングして精度を向上させた一部をご紹介いたします。
※今回使用したyolov5の実際のソースはこちらです。ご興味があれば、見てみてくださいね！
https://github.com/ultralytics/yolov5
学習結果
それでは、早速学習の結果をご紹介いたします。画像は左側が検出前の写真で右側が検出後の写真となります。
1枚目はこちらの写真です。5人中3人検出しております。作業員同士が重なっていたり、屈んだ体勢を取っている場合にも検出できるようにすることが今後の課題となります。
2枚目は危険エリアでの作業を想定した難易度高めの写真となります。緊張しますね、ゴクリ。
今回は、8人中6人検出できました。こちらも作業員同士が重なっていたり、上半身のみしか写っていない場合について検出できていないようです。AIの確信度の向上は確認できたので、さらに学習させることで精度も向上するのではないかと考えられます。
チャレンジ結果
今回は高所や危険エリアで作業をしている作業員の検出にチャレンジしてみました。検出できていない作業員もいたため、課題は残っておりますが、今回のAIを利用することで監視作業のサポートを行うことができるのではないでしょうか。（多分）
これからもAIの学習を続けて将来的には、AIのみで監視が可能となるように精度を向上させていきたいと思います！
今回のチャレンジを見て、弊社の取り組みにご興味を持っていただけましたら、ぜひ、下記のお問合せ先よりご連絡ください！
お問い合わせ
SRA東北では、今回ご紹介した研究以外にもさまざまな事例に取り組んでいます！AIを用いた開発、学習データの作成なども行っておりますので、ご興味を持っていただいた方はぜひ下記のフォームよりお気軽にお問い合わせください。
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原稿監修
株式会社SRA東北 我妻裕太
