爆風曝露シミュレーションのための武器訓練シーン画像からの戦闘員アバターの生成

現在の研究では、カメラ録画を使用して、兵器訓練シナリオでの爆風曝露を予測するための仮想戦闘機モデルを生成するための自動方法の開発を目指しています。重要な問題は、迅速なエクスポージャー推定のために、これらの仮想サービスメンバーモデルを作成するプロセスを加速できるかどうかです。本作では、最新の機械学習ツールを用いて、1台のカメラから人物の3次元姿勢を推定しています。

これらのツールを使用すると、画像内の各人物の位置と姿勢を抽出できるため、爆風露光のシミュレーションプロセスを効率化できます。訓練中の軍人は、多くの異なるセンサーを装着する時間がないため、他のセンサーを使用することは困難です。しかし、カメラは軍事訓練のセッションを簡単に記録できるため、私たちの仕事はそのモダリティを活用して、他のタイプのセンサーの限界を克服しています。

当社のBOPツールは、現場圧力とセンサーデータで最適化された高速実行モデルを使用して、軍人への圧力の爆発を予測する最初の計算ツールです。これは、武器の発砲中の軍人の姿勢と位置を体系的に再現し、軍人のさまざまな解剖学的領域への過度の圧力を正確に推定することを目的としています。私たちは、現在のブラストまたは圧力ツールを強化し、アキュムレータの曝露のためのリアルタイムの圧力監視製品に移行させることを目指しています。

また、この用量をTBA反応と相関させて、傷害リスク評価に取り組みます。