2018年12月13日と14日に電子情報通信学会 パターン認識・メディア理解研究会（PRMU）が宮城県仙台市 東北大学で開催されました．
開催プログラムはこちらからご覧いただけます．

発表では，建機に取り付けたセンサより得られるアクセル開度やポンプ圧などの時系列データに対して
建機作業状態を識別する問題を扱っています．

この研究では，系列データのモデリングによく用いられている，長期短期記憶（LSTM）の問題点を
指摘し，その解決策として，複数のLSTMの結果を条件付き確率場（CRF）により統合する枠組みを提案しています．

人工データでの評価に加え，約200分程度の建機の作業データを用いて，
提案手法の有効性を検証しました．

発表情報
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セッション：2018/12/14 16:20-16:35 :午後 一般セッション3
論文タイトル：頑健な動作認識のためのアンサンブルLSTMとCRFの結合手法
著者：安部永（東京工業大学），早川裕太（東京工業大学），日野拓也（株式会社小松製作所），杉原幹英（株式会社小松製作所），池谷浩樹（株式会社小松製作所），下坂正倫（東京工業大学）
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