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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13999v3
• Date: Fri, 18 Jul 2025 16:55:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 14:37:14.589577
• 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。 収集した動きデータに基づいてトレーニングされたランダムフォレストモデルを、UCFスポーツアクションやUCF50を含む複数のデータセットに対してベンチマークした。
• 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. A significant positive correlation was noted between motion warnings and the overall NASA Task Load Index (TLX) workload rating (\textit{r} = 0.218, \textit{p} = 0.0024). A supervised Random Forest model trained on the collected motion data was benchmarked against multiple datasets including UCF Sports Action and UCF50, and was found to effectively generalize across environments, identifying ergonomic risk patterns with accuracies up to 94\%.
• 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。 モーション警告とNASAタスク負荷指標(TLX)全体のワークロード評価(\textit{r} = 0.218, \textit{p} = 0.0024)の間には,有意な正の相関が認められた。 UCF Sports ActionやUCF50といった複数のデータセットに対して,収集した動きデータに基づいてトレーニングされたランダムフォレストモデルをベンチマークし,環境全体にわたって効果的に一般化し,最大99%の精度で人間工学的リスクパターンを特定した。

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