論文の概要: ErgoChat: a Visual Query System for the Ergonomic Risk Assessment of Construction Workers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19954v1
- Date: Fri, 27 Dec 2024 23:25:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-31 16:07:43.826180
- Title: ErgoChat: a Visual Query System for the Ergonomic Risk Assessment of Construction Workers
- Title（参考訳）: ErgoChat - 建設作業者のエルゴノミクスリスクアセスメントのためのビジュアルクエリシステム
- Authors: Chao Fan, Qipei Mei, Xiaonan Wang, Xinming Li,
- Abstract要約: 本研究では, 作業者の姿勢のエルゴノミクスリスクを評価するために, 対話型ビジュアルクエリシステムを提案する。
システムには視覚的質問応答 (VQA) があり、作業者の姿勢エルゴノミクスリスクへの露出に関する視覚的クエリに応答する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1016815111849345
- License:
- Abstract: In the construction sector, workers often endure prolonged periods of high-intensity physical work and prolonged use of tools, resulting in injuries and illnesses primarily linked to postural ergonomic risks, a longstanding predominant health concern. To mitigate these risks, researchers have applied various technological methods to identify the ergonomic risks that construction workers face. However, traditional ergonomic risk assessment (ERA) techniques do not offer interactive feedback. The rapidly developing vision-language models (VLMs), capable of generating textual descriptions or answering questions about ergonomic risks based on image inputs, have not yet received widespread attention. This research introduces an interactive visual query system tailored to assess the postural ergonomic risks of construction workers. The system's capabilities include visual question answering (VQA), which responds to visual queries regarding workers' exposure to postural ergonomic risks, and image captioning (IC), which generates textual descriptions of these risks from images. Additionally, this study proposes a dataset designed for training and testing such methodologies. Systematic testing indicates that the VQA functionality delivers an accuracy of 96.5%. Moreover, evaluations using nine metrics for IC and assessments from human experts indicate that the proposed approach surpasses the performance of a method using the same architecture trained solely on generic datasets. This study sets a new direction for future developments in interactive ERA using generative artificial intelligence (AI) technologies.
- Abstract（参考訳）: 建設業では、労働者は、高強度の身体的作業の長い期間を耐え、道具の使用の長い期間を過ごすことがあり、その結果、主に術後のエルゴノミクスのリスクと関連する怪我や病気が発生し、健康上の懸念は長く続いた。
これらのリスクを軽減するために、研究者は、建設労働者が直面する人間工学的リスクを特定するために、様々な技術手法を適用した。
しかし、従来の人間工学的リスクアセスメント(ERA)技術は、対話的なフィードバックを提供していない。
画像入力に基づいてテキスト記述や人間工学的リスクに関する質問に回答できる視覚言語モデル(VLM)は、まだ広く注目を集めていない。
本研究では, 作業者の姿勢の人間工学的リスクを評価するために, 対話型ビジュアルクエリシステムを提案する。
システムには視覚的質問応答 (VQA) があり、作業者の姿勢のエルゴノミクスリスクへの暴露に関する視覚的クエリに応答する。
さらに,本研究では,そのような方法論を訓練し,テストするためのデータセットを提案する。
システムテストは、VQA機能が96.5%の精度を提供することを示している。
さらに、ICの9つの指標を用いた評価や、人間の専門家による評価は、提案手法がジェネリックデータセットのみにトレーニングされた同じアーキテクチャを用いた手法の性能を上回ることを示唆している。
本研究は,生成人工知能(AI)技術を用いた対話型ERAの今後の発展に向けての新たな方向性を定めている。
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