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課題: ヨクトマットは、マットに埋め込まれたセンサーで圧力を計測できるため、その活用方法を考えていました。昨今、コロナの影響で、オンラインでのヨガ講習が増えていることもあり、ヨガの先生から生徒の姿勢が見づらい場面が発生します。そこで、生徒が誤ったポーズを行った際には、先生に通知ができるようにしたいというご要望がありました。
解決: ヨガマットの信号値から機械学習モデルを用い、ヨガのポーズ推定と誤り度スコアリングを提案、精度を上げるためデータ拡張を実施。また、AWS Lambdaを用いて推論機構を構築することを提案しました。AWS Lambdaのコストパフォーマンスを最大化するために、CPU使用量が小さいモデルを開発・導入しました。
効果: 一連の結果をシステムに連動することで、マットから手や足の位置を検知、ポーズ推定ができるようになりました。また各ポーズのスコアリングもできるようになりました。さらにスコアリングの精度向上にもつながりました。独自のモデルを開発することで、推論速度が向上し、AWS利用料を最小化することに成功しました。今回の開発をベースに次フェーズへの開発につなげることができました。

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