論文の概要: Computer-Vision-Enabled Worker Video Analysis for Motion Amount Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13999v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 07:45:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:32.575129
• Title: Computer-Vision-Enabled Worker Video Analysis for Motion Amount Quantification
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンによる運動量定量化のための作業者映像解析
• Authors: Hari Iyer, Neel Macwan, Shenghan Guo, Heejin Jeong,
• Abstract要約: 本稿では,上肢動作の追跡と定量化のための新しい枠組みを提案する。 姿勢推定による関節位置データを用いて、このフレームワークは、運動量の定量化と監視にHotellingの$T2$統計を使用する。 その結果, 作業者の関節運動量とHotellingのT2$統計値との相関は, マイクロタスクの方がマクロタスクよりも約35%高いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7523980737007414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performance of physical workers is significantly influenced by the extent of their motions. However, monitoring and assessing these motions remains a challenge. Recent advancements have enabled in-situ video analysis for real-time observation of worker behaviors. This paper introduces a novel framework for tracking and quantifying upper and lower limb motions, issuing alerts when critical thresholds are reached. Using joint position data from posture estimation, the framework employs Hotelling's $T^2$ statistic to quantify and monitor motion amounts. The results indicate that the correlation between workers' joint motion amounts and Hotelling's $T^2$ statistic is approximately 35\% higher for micro-tasks than macro-tasks, demonstrating the framework's ability to detect fine-grained motion differences. This study highlights the proposed system's effectiveness in real-time applications across various industry settings, providing a valuable tool for precision motion analysis and proactive ergonomic adjustments.
• Abstract（参考訳）: 身体的労働者のパフォーマンスは、運動の程度に大きく影響される。 しかし、これらの動きの監視と評価は依然として課題である。 近年の進歩により、労働者の行動のリアルタイム観察のためのその場ビデオ分析が可能となった。 本稿では,上肢動作の追跡と定量化のための新しい枠組みを提案し,臨界閾値に達すると警告を発する。 姿勢推定による関節位置データを用いて、このフレームワークは、運動量の定量化と監視にHotellingの$T^2$統計を用いる。 その結果, 作業者の関節運動量とHotellingのT^2$統計値との相関は, マイクロタスクではマクロタスクよりも約35\%高く, 微粒な動きの差を検出できることが示唆された。 本研究は, 各種産業環境におけるリアルタイム適用におけるシステムの有効性を強調し, 高精度な動作解析と前向きなエルゴノミクス調整のための有用なツールを提供する。

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