論文の概要: An Industrial Workplace Alerting and Monitoring Platform to Prevent
Workplace Injury and Accidents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17414v1
- Date: Tue, 25 Oct 2022 06:35:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-06 14:46:43.520094
- Title: An Industrial Workplace Alerting and Monitoring Platform to Prevent
Workplace Injury and Accidents
- Title(参考訳): 職場の損傷・事故防止のための産業用職場警報・監視プラットフォーム
- Authors: Sanjay Adhikesaven
- Abstract要約: 安全でない活動の個人防護装置(PPE)の使用を検知し、分類するための産業用職場警報・監視プラットフォームを提案する。
提案手法は,複数の人や物体が関与する長時間動作を初めて解析する手法である。
そこで本研究では,産業現場のビデオデータにアクション分類を付加し,PPEを検出した最初のオープンソースアノテートデータセットを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Workplace accidents are a critical problem that causes many deaths, injuries,
and financial losses. Climate change has a severe impact on industrial workers,
partially caused by global warming. To reduce such casualties, it is important
to proactively find unsafe environments where injuries could occur by detecting
the use of personal protective equipment (PPE) and identifying unsafe
activities. Thus, we propose an industrial workplace alerting and monitoring
platform to detect PPE use and classify unsafe activity in group settings
involving multiple humans and objects over a long period of time. Our proposed
method is the first to analyze prolonged actions involving multiple people or
objects. It benefits from combining pose estimation with PPE detection in one
platform. Additionally, we propose the first open source annotated data set
with video data from industrial workplaces annotated with the action
classifications and detected PPE. The proposed system can be implemented within
the surveillance cameras already present in industrial settings, making it a
practical and effective solution.
- Abstract(参考訳): 職場での事故は多くの死、負傷、財政的損失を引き起こす重大な問題である。
気候変動は産業労働者に深刻な影響を与え、一部は地球温暖化によるものである。
このような被害を減らすため、個人防護装置(PPE)の使用を検知し、安全でない活動を特定することにより、負傷が生じる可能性のある安全でない環境を積極的に見つけることが重要である。
そこで本稿では,PPEの使用を検知し,複数の人間や物体を含むグループ環境での安全でない活動を長時間にわたって分類する産業用職場警報・監視プラットフォームを提案する。
提案手法は,複数の人や物体が関与する長時間動作を初めて解析する手法である。
ポーズ推定とppe検出を1つのプラットフォームで組み合わせることでメリットを享受できる。
さらに,産業現場のビデオデータにアクション分類を付加し,PPEを検出した最初のオープンソースアノテートデータセットを提案する。
提案システムは,産業環境にすでに存在する監視カメラ内に実装可能であり,実用的かつ効果的なソリューションである。
関連論文リスト
- On the Black-box Explainability of Object Detection Models for Safe and Trustworthy Industrial Applications [7.848637922112521]
本稿では,物体検出モデルに対するモデルに依存しないXAI手法に着目し,分割マスク生成を用いた形態的フラクタル摂動ピラミッド(P)の拡張であるD-Pを提案する。
これらの手法を実世界の産業用・ロボット用データセット上で評価し,マスク数,モデルサイズ,画像解像度などのパラメータが説明の質に及ぼす影響について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-28T13:28:05Z) - Vision Language Model for Interpretable and Fine-grained Detection of Safety Compliance in Diverse Workplaces [5.993182776695029]
多様な職場安全コンプライアンスのための解釈可能な検出フレームワークであるClip2Safetyを紹介する。
このフレームワークは、シーン認識、視覚的プロンプト、安全アイテムの検出、きめ細かい検証の4つの主要なモジュールで構成されている。
その結果, Clip2Safetyは, 最先端の質問応答に基づくVLMよりも精度が向上するだけでなく, 推測時間も200倍高速であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-13T18:32:06Z) - SH17: A Dataset for Human Safety and Personal Protective Equipment Detection in Manufacturing Industry [2.007345596217044]
本研究では,多様な産業環境から収集した17クラスの75,994個のインスタンスを含む8,099個の注釈付き画像からなるSH17データセットを提案する。
ベンチマークのために最先端のODモデルをトレーニングし、最初の結果は、You Only Look Once (YOLO)v9-eモデル変種がPPE検出の70.9%を超える有望な精度を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-05T15:40:11Z) - IPAD: Industrial Process Anomaly Detection Dataset [71.39058003212614]
ビデオ異常検出(VAD)は,ビデオフレーム内の異常を認識することを目的とした課題である。
本稿では,産業シナリオにおけるVADに特化して設計された新しいデータセットIPADを提案する。
このデータセットは16の異なる産業用デバイスをカバーし、合成ビデオと実世界のビデオの両方を6時間以上保存している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-23T13:38:01Z) - AccidentGPT: Accident Analysis and Prevention from V2X Environmental
Perception with Multi-modal Large Model [32.14950866838055]
AccidentGPTは総合的な事故解析とマルチモーダル大模型の予防である。
自律走行車では、車両を制御し衝突を避けるための総合的な環境認識と理解を提供する。
人間の運転する車には、プロアクティブな長距離安全警告と盲点警告を提供します。
我々のフレームワークは、歩行者、車両、道路、環境を含む交通安全のインテリジェントでリアルタイムな分析を支援する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-20T16:19:47Z) - Cognitive Accident Prediction in Driving Scenes: A Multimodality
Benchmark [77.54411007883962]
本研究では,視覚的観察と運転者の注意に対する人為的な文章記述の認識を効果的に活用し,モデルトレーニングを容易にする認知事故予測手法を提案する。
CAPは、注意テキスト〜ビジョンシフト融合モジュール、注意シーンコンテキスト転送モジュール、運転注意誘導事故予測モジュールによって構成される。
我々は,1,727件の事故ビデオと219万フレーム以上の大規模ベンチマークを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-19T11:43:02Z) - Visual Detection of Personal Protective Equipment and Safety Gear on
Industry Workers [49.36909714011171]
我々は、PPE(Personal Protective Equipment)の使用を検知するカメラを用いて、労働者の安全を向上するシステムを開発した。
我々の焦点は、制限区域へのアクセスを得るために労働者が自らを提示しなければならないエントリーコントロールポイントに我々のシステムを実装することである。
この研究の新たな特徴は、クラス数を5つの対象(ヘルメット、安全ベスト、安全手袋、安全眼鏡、聴覚保護)に増やすことである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-09T11:50:03Z) - Image-Based Fire Detection in Industrial Environments with YOLOv4 [53.180678723280145]
この研究は、AIが火災を検出し、認識し、画像ストリーム上のオブジェクト検出を使用して検出時間を短縮する可能性を検討する。
そこで我々は, YOLOv4オブジェクト検出器をベースとした複数のモデルのトレーニングと評価に使用されてきた複数の公開情報源から, 適切なデータを収集, ラベル付けした。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-09T11:32:36Z) - No Need to Know Physics: Resilience of Process-based Model-free Anomaly
Detection for Industrial Control Systems [95.54151664013011]
本稿では,システムの物理的特性に反する逆スプーフ信号を生成するための新しい枠組みを提案する。
トップセキュリティカンファレンスで公表された4つの異常検知器を分析した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-07T11:02:44Z) - Training-free Monocular 3D Event Detection System for Traffic
Surveillance [93.65240041833319]
既存のイベント検出システムは、主に学習ベースであり、大量のトレーニングデータが利用可能な場合、十分なパフォーマンスを実現している。
現実のシナリオでは、十分なラベル付きトレーニングデータの収集は高価であり、時には不可能である。
本稿では,交通監視のためのトレーニング不要な単眼3Dイベント検出システムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-01T04:42:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。