この研究では、物流倉庫における作業者の位置情報を向上させるための新しい手法「CorVS」を提案しています。従来の手法では映像データだけで人物を特定するのは難しいため、映像の動きとウェアラブルセンサーからの測定データを比較するアプローチが取られます。CorVSは、視覚的な追跡軌跡とセンサーの測定値の対応確率と信頼性を予測し、これをもとに時間を跨いでマッチングを行います。実際の倉庫でのデータセットを使用し、この新しい手法が現実の状況でも効果的であることを実証しました。
arXiv cs.LG
CorVS: Person Identification via Video Trajectory-Sensor Correspondence in a Real-World Warehouse
http://arxiv.org/abs/2510.26369v1
この研究では、物流倉庫における作業者の位置情報を向上させるための新しい手法「CorVS」を提案しています。従来の手法では映像データだけで人物を特定するのは難しいため、映像の動きとウェアラブルセンサーからの測定データを比較するアプローチが取られます。CorVSは、視覚的な追跡軌跡とセンサーの測定値の対応確率と信頼性を予測し、これをもとに時間を跨いでマッチングを行います。実際の倉庫でのデータセットを使用し、この新しい手法が現実の状況でも効果的であることを実証しました。