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手洗いの必要性

新型コロナウイルス感染症の予防の意味もあり、手洗いの必要性が高まっています。

食品事業者では改正食品衛生法が2020年6月から施行され、HACCAP (ハサップ)と呼ばれる管理方式が義務付けられることになりました。手洗いも実施項目にあります。HACCAPでは食品工場における各種手順を「見える化」し、継続的な監視・記録が求められています。正にセンシングの出番です。

感染症学雑誌の2006年のデータによれば、ノロウィルス同等のウイルスで実験したところ、手洗い前の手には100万個のウイルスが付着しているのに対し、ハンドソープと水洗いによって、数十個、数個レベルまで残存ウイルス数が減るとのことです。

また東京都福祉保健局が1,412名を対象に調査した結果では、手の甲、とくに指先に洗い残しが多い傾向があるとのことです。

これらのことから、手洗いの客観評価、可視化・センシングを行うシステムによって、厚生労働省が公表している手洗いの手順が守られているか、洗い残しが無いかどうか、監視・教育を行うことが求められています。

既存の手洗い評価方法

以下のような他社サービス、発表済みサービスがあります。

  • 手洗いチェッカー あらかじめ専用ローションを手に塗って手洗いし、特殊ライトで洗い残しがあるかチェックする製品です。
  • Apple Watch 手洗い機能 6月のWWDCで発表され次期Apple Watchに搭載される予定の機能です。スマートウォッチ付属のモーションセンサを用いて手洗いが実施されているか判定するようです。
  • カメラと画像解析による手洗い認識 当社が知る限り、2020年8月末現在、国内で7社が手洗い認識サービスを発表しています。両手が重なり合う手洗いシーンで両手の骨格検出を行うことは既存技術では難しいため、いずれの企業も、両手位置を詳細に検出することは諦め、主に入力映像全体の動きから、6種類の手洗い行動を分類する手法で実現しているようです。

当社アプローチ

現在のPOCのためのシステムですが、見下ろしカメラで撮像し、結果をディスプレイに表示します。

カメラは現在Microsoft Azure Kinectです。距離画像を使用しているだけで、認識エンジンは当社独自に開発しています。

Kinectではなく他の距離カメラ、ToFカメラも利用できます。

本システムでは、距離画像(映像中央下)を入力とします。

独自に開発した深層学習モデルによって、3次元の両手の位置・形状を復元します。これが当社オリジナル技術です。

推定した両手の3次元の位置・形状から、手洗い行動6種類(左右合わせて10種類)を認識します。認識した結果が右上の点滅する枠で表示されます。

映像右中央のカラー映像は閲覧用に表示していますが、処理に使用していません。

当社はこのように、複雑に絡み合う両手を真っ当に検出する技術に取り組んでいます。

本技術によって、「洗い残しを3次元で判定」することが可能になります。

このデモ映像では、初めは両手は真っ黒(全て未洗浄)だとして、検出した3次元の両手の当たり判定を手の領域ごとに行い、両手が接触した領域は手洗いが行われた、として緑色で表示されます。

この映像では左手の手の平と、右手の指先をすり合わせる動作を行っており、それらの領域が緑色となります。

結果、洗い残しは黒色、洗浄済みは緑色、でリアルタイムに表示されます。

6種類の手洗い行動を認識することも重要ですが、本来重要なのは洗い残しがあるかどうかです。この概念で開発しているのは当社のみと思います。

開発の一端として、学習画像(ビッグデータ)をCG(コンピュータグラフィックス)で用意している様子のデモ映像です。

自由に変形可能な手の3次元モデルを持っており、仮想的に両手を様々なパラメータで配置して仮想的に距離カメラで撮影することで、無限に多様な学習データを生成しています。

協業・顧客企業様の募集

本技術はまだ開発途上ですが、特許出願も行いつつ進めています。

実際の現場状況に合わせて開発することが重要であり、現場をお持ちの協業企業様、顧客企業様がいらっしゃれば、ご連絡のほどよろしくお願いいたします。

想定としまして、食品工場、住宅設備、集合施設、イベント会場や小売店舗などへの導入が考えられます。

また、本技術は手洗いだけではなく、手を詳細に見ることが必要なアプリケーション、例えば工場の作業員の動作解析等にも応用可能と考えております。ご興味ある方はお知らせください。

以上よろしくお願いいたします。
株式会社Acculus 笹尾  Confidential.