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）