1ZM-07
深層学習を用いた屋内のオブジェクト識別と数量算出に関する研究
○笹原悠太,田中成典(関西大)
我が国では,2023年5月に新型コロナウイルス感染症が5類感染症に移行したことで,ヒトの移動が増加し引越し需要が拡大している.
一方,2024年問題と呼ばれる働き方改革関連法の影響で,物流・運送業界では人員不足や労働時間の制限が課題となり,引越し難民が増加している.
そのため,引越し業者の業務効率化が急務である.
ここで,引越し業者が事前に屋内を3次元的に確認することで業務効率化につながると考えた.
そこで本研究では,顧客が撮影した動画から屋内の3D空間を再現し,家具や備品を認識することで,業者が現地訪問せずに家財量や必要なダンボール数を算出できる手法を提案する.