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

• CP-Guard+: A New Paradigm for Malicious Agent Detection and Defense in Collaborative Perception [53.088988929450494]
  協調知覚(CP)は、安全で自律的な運転のための有望な方法である。 本稿では,悪意のあるエージェントを機能レベルで効果的に識別する,悪意のあるエージェント検出のための新しいパラダイムを提案する。 また,CP-Guard+と呼ばれる堅牢な防御手法を開発し,良性の表現と悪質な特徴とのマージンを高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-07T12:58:45Z)
• Action Recognition based Industrial Safety Violation Detection [0.13124513975412253]
  本稿では,行動認識モデルを用いて実行中の動作をまず理解し,オブジェクト検出技術を用いて違反を検知するシステムを提案する。 これは、テストデータセットである109ビデオのPPEベースのアプローチと比較して、F1スコアの23%改善につながります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-07T04:12:41Z)
• AR-Facilitated Safety Inspection and Fall Hazard Detection on Construction Sites [17.943278018516416]
  我々は,高層建設現場の安全検査を容易にするために,ヘッドマウント型拡張現実の可能性を探っている。 業界で特に懸念されているのは、人や物体の落下を防ぐために、高いレベルの建設現場で、周囲の安全画面を検査することである。 我々は,安全画面のどの部分が検査されたかを追跡することで,この検査作業を支援することを目的とする。 機械学習を用いて、近距離検査と修復を必要とする周辺スクリーンのギャップを自動的に検出し、レポートを自動化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T08:38:43Z)
• 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説明可能性手法に着目し,形態的フラクタル摂動ピラミッド(P)法の拡張として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)
• 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)
• 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。