エッジAIラボ
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瞬き検出(テクニカル)

リアルタイムで瞬きを検出・カウントし、統計情報をグラフ可視化。疲労検知や居眠り防止の基盤技術。

ブラウザ内で完結 — データ送信なし🟢 📦 約3MB🤖 MediaPipe FaceLandmarker⚖️ Apache 2.0

瞬き検出の活用事例

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疲労検知

瞬き頻度の変化で疲労度をモニタリング。長時間作業の安全管理に。

🚗

居眠り防止

長時間の目の閉じを検知してアラート。ドライバー支援システムの基盤技術。

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VDT症候群予防

画面注視時間と瞬き頻度を記録し、ドライアイ予防のリマインダーを設定。

📊

UXリサーチ

ユーザーの集中度を瞬きパターンから分析。コンテンツ評価の定量指標に。

🎮

ゲーム入力

瞬きをコントローラー入力に変換。アクセシビリティ対応のゲームUIに。

🧪

医療研究

ドライアイやパーキンソン病の瞬き異常パターンの検出・研究に活用。

瞬き検出の仕組み

1

ブレンドシェイプ取得

MediaPipe FaceLandmarkerがeyeBlinkLeftとeyeBlinkRightの値を0.0〜1.0で出力。

2

瞬き判定

両目のブレンドシェイプ値が0.4を超えた場合を「閉眼」と判定。

3

持続時間フィルタ

50ms〜500msの閉眼を「瞬き」として記録。短すぎるノイズや長い閉眼は除外。

4

統計算出

総回数、回/分、平均持続時間、最長開眼時間をリアルタイムで計算・表示。

参考値:健常成人の平均瞬き頻度は約15〜20回/分。集中時は減少し、疲労時は増加する傾向があります。

瞬き検出の業務活用

瞬きパターン分析は、安全管理・ヘルスケア・UXリサーチなど幅広い分野で活用できます。

瞬き分析AIの開発

当社のNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell環境を活用し、疲労検知・居眠り防止AIシステムを構築できます。

活用事例を見る

瞬き検出をエッジデバイスで動かす

居眠り検知・注意力モニタリングシステムを構築するための推奨機材です。

🖥️定番

Raspberry Pi 5

エッジAIの定番ボード。8GB RAMモデルでAI推論からカメラ制御まで幅広く対応。

📷おすすめ

Raspberry Pi AI Camera(IMX500)

Sony IMX500搭載のAI処理内蔵カメラ。カメラ側でAI推論を実行し、ホストの負荷が極めて低い。

🎥

4K Webカメラ(AI対応)

高解像度のWebカメラでAI認識の精度が向上。オートフォーカス・広角対応モデルがおすすめ。

📸

Raspberry Pi カメラモジュール V3

12MPセンサー搭載の公式カメラモジュール。HDR対応・オートフォーカスで高品質な映像入力が可能。

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