文献

J-GLOBAL ID：201702257326114030   整理番号：17A1627653

機械学習を用いた安全と生産masonsの姿勢同定【Powered by NICT】

Identifying poses of safe and productive masons using machine learning

著者 (5件)： Alwasel Abdullatif (Department of Systems Design Engineering, University of Waterloo, 200 University Ave W, N2L 3G1 Waterloo, ON, Canada) ,  Sabet Ali (Civil Infrastructure Sensing Laboratory, Department of Civil and Environmental Engineering, University of Waterloo, 200 University Ave W, N2L 3G1 Waterloo, ON, Canada) ,  Nahangi Mohammad (Civil Infrastructure Sensing Laboratory, Department of Civil and Environmental Engineering, University of Waterloo, 200 University Ave W, N2L 3G1 Waterloo, ON, Canada) ,  Haas Carl T. (Civil Infrastructure Sensing Laboratory, Department of Civil and Environmental Engineering, University of Waterloo, 200 University Ave W, N2L 3G1 Waterloo, ON, Canada) ,  Abdel-Rahman Eihab (Department of Systems Design Engineering, University of Waterloo, 200 University Ave W, N2L 3G1 Waterloo, ON, Canada)
資料名： Automation in Construction  (Automation in Construction)
巻： 84  ページ： 345-355  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0491A  ISSN： 0926-5805  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,コンクリート組積造ユニットの標準壁の中のレンガ工のグループの作業姿勢を分類するためのフレームワークを提案した。組積造指導者とマスタレンガ工で構成されたグループの経験は,他の群のそれの五倍であった,それらの生産性が最も高く,その継手の荷重は最低であった。このように,本論文では,専門家を考えられた。慣性測定ユニット(IMU)とビデオカメラを用いてレンガ工の運動学的データ,そこから姿勢クラスタが同定されたを収集した。サポートベクトルマシン(SVM)アルゴリズムは,レンガ工の姿勢を分類し各945組積造ユニットのを敷設する使用運動における姿勢の相対頻度に基づくエキスパートとinexpertクラスに使用した。二分類シナリオを試験した。両シナリオは同程度の精度の,それぞれ91.23%と92.04%を達成したが,二成分分類のための処理時間はグループ間のマルチクラスSVMのための523Sと比較して13秒であった。機械診断とシステム同定に特徴的な振動数と同様に,同定した特性姿勢は,専門家と経験の少ないレンガ工の間の異なる方法への洞察を提供する。例に対して,その結果は,専門家が,より生産が,より少なく,よりergonomicaly安全姿勢低いエネルギー消費(より少ない廃棄運動)を示すをことを示した。分類法と姿勢は実習生レンガ工の健康と生産性を改善するためのIMUとビデオフィードバックを利用する手頃なメーソン訓練システムを開発するのに寄与する知識を同定した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  データ解析 ,  ビデオカメラ ,  振動数 ,  煉瓦 ,  *安全性 ,  作業姿勢 ,  エネルギー消費 ,  アルゴリズム ,  クラスタ ,  *機械学習 ,  加工時間 ,  組積構造 ,  システム同定
準シソーラス用語： 分類法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 組積造 ,  安全性 ,  訓練 ,  筋骨格損傷 ,  効率 ,  サポートベクトルマシン ,  分類 ,  データ分析

分類 (1件)： 建築設計,建築家,建築史  (RB04000W)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習 ,  姿勢 ,  同定