Visual Bank株式会社(东京都港区,代表取缔役CEO 永井真之)通过其旗下子公司株式会社Amana Images,在其AI学习用数据解决方案「Qlean Dataset(キュリンデータセット)」中,开始提供「日本人日常家务动作视频数据集」。此数据集专为提升家庭机器人视觉识别算法,以及通过影像分析学习高级行为识别模型(Action Recognition)而优化。 本数据集由在日本真实居住环境中,记录日本人日常家务的视频数据和元信息组成。它不仅仅是动作的片段,更涵盖了从切菜、摆盘等精细的手部操作,到吸尘、晾晒和折叠衣物等涉及全身动线的任务。通过包含从年轻人到老年人,以及有无围裙、袖长不同等多样服装变化的被摄者,使得构建不受现实世界视觉噪音和变化影响的稳健模型成为可能。 拍摄地点仅限于住宅内的真实生活空间,如厨房、客厅、洗衣区等。这使得AI能够深入学习在仿真环境中难以重现的「现场特有视觉信息」,例如自然光的照射和室内照明的反射。除了俯瞰整体动作的中景镜头外,还以多角度收录了聚焦手部操作的特写镜头。这在分析涉及物理接触的物体操作(V-O Interaction)以及研究开发基于上下文的高级行为预测方面,可作为实战性的训练数据。 本数据作为Qlean Dataset推出的AI开发用原创数据系列「AI数据食谱」之一提供,将有力推动以社会实践为目标的AI开发,从下一代家用服务机器人的实装,到通过影像分析实现生活习惯的数字化。Visual Bank和Amana Images将继续通过提供捕捉日本生活空间的动态结构数据,支持准确理解和分析日本居住环境的AI研究与开发。 ## 本次开始提供的「日本人日常家务动作视频数据集」概要 - 数据类型:视频 - 被摄者属性: - 动作内容:烹饪(切菜、摆盘)、清洁、洗衣(晾晒、折叠)、水务(洗碗、洗手)、其他(插花、整理等) - 属性:男女老少,各种服装(穿围裙、长袖、短袖等袖长不同的多样服装变化)