人体キーポイント認識
人体キーポイント認識は、画像や映像から人体の17箇所の関節点（キーポイント）を検出するAIアルゴリズムです。スポーツ動作分析、介護現場での転倒検知、工場の作業姿勢評価など、姿勢推定を必要とする幅広い用途で活用されています。
アルゴリズム概要
ディープラーニングによる姿勢推定モデルを用いて、人体の17のキーポイントを検出します。各キーポイントは以下の部位に対応します。
| 番号 | 部位 | 番号 | 部位 |
|---|---|---|---|
| 0 | 鼻 | 9 | 左手首 |
| 1 | 左目 | 10 | 右腰 |
| 2 | 右目 | 11 | 左腰 |
| 3 | 左耳 | 12 | 右膝 |
| 4 | 右耳 | 13 | 左膝 |
| 5 | 右肩 | 14 | 右足首 |
| 6 | 左肩 | 15 | 左足首 |
| 7 | 右肘 | 16 | — |
| 8 | 左肘 | — | — |
性能指標
| モデル | 精度（mAP pose@0.5） |
|---|---|
| Person Pose-S（軽量） | 86.3 |
| Person Pose-M（標準） | 89.3 |
エッジAI基板（RV1126B）実行効率
| モデル | 処理時間 |
|---|---|
| Person Pose-S（軽量） | 59ms |
| Person Pose-M（標準） | 103ms |
主な特徴
- 17点の関節検出：全身の主要関節を高精度に検出
- 2段階のモデル選択：速度優先（S）と精度優先（M）から選択可能
- リアルタイム処理：軽量モデルで約59msのエッジ推論
- 姿勢推定の基盤：転倒検知、動作分析、スポーツフォーム解析の前段
ユースケース
- 介護施設の転倒検知（不自然な姿勢の判定）
- スポーツトレーニングのフォーム解析
- 工場の作業姿勢評価（腰痛予防）
- リハビリテーションの動作記録
- ジェスチャーインターフェース
- 小売店舗の顧客行動分析
エッジAI基板への実装
RV1126B の NPU を用いて、軽量モデル 59ms、標準モデル 103ms のキーポイント検出を実現。カメラ映像をリアルタイム処理し、姿勢の異常を即座に検知できます。