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WORKS開発事例

顧客名 ヨクト株式会社(yocto Co., Ltd.)

マット信号を用いた機械学習モデルによるヨガポーズの誤り推定

  • 画像認識
  • 研究開発
  • PoC(概念実証)
  • クラウドAIサービス利用

セールスポイント

  1. 1

    マット信号に対するヨガポーズの推定機能

  2. 2

    マット信号に対するヨガポーズのスコアリング機能

  3. 3

    推論結果の可視化機能

お客様の課題

ヨクト様のヨクトマットは、マットに埋め込まれたセンサーで圧力を計測できるため、その活用方法を考えていました。昨今、コロナの影響で、オンラインでのヨガ講習が増えていることもあり、ヨガの先生から生徒の姿勢が見づらい場面が発生します。そこで、生徒が誤ったポーズを行った際には、先生に通知ができるようにしたいというご要望がありました。

ご提案内容

ヨガマットの信号値から、機械学習モデルを用いて、ヨガのポーズ推定と誤り度スコアリングを行うことを提案しました。その際、スコアリングの精度を上げるためにデータ拡張(1枚の画像に対して反転・回転・マット信号独自のノイズを乗せたりしながらデータ量を拡張する手法)を実施。また、AWS Lambdaを用いて推論機構を構築することを提案しました。AWS Lambdaのコストパフォーマンスを最大化するために、CPU使用量が小さいモデルを開発・導入しました。

導入効果

一連の結果をシステムに連動することで、マットから手や足の位置を検知、ポーズ推定ができるようになりました。また各ポーズのスコアリングもできるようになりました。さらにスコアリングの精度向上にもつながりました。独自のモデルを開発することで、推論速度が向上し、AWS利用料を最小化することに成功しました。今回の開発をベースに次フェーズへの開発につなげることができました。