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J-GLOBAL ID：202002243347532959   整理番号：20A0616240

建設における行動ベースの安全性のためのコンピュータビジョン:レビューと将来の方向【JST・京大機械翻訳】

Computer vision for behaviour-based safety in construction: A review and future directions

著者 (9件)： Fang Weili (School of Civil Engineering and Mechanics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430074, China) ,  Fang Weili (Hubei Engineering Research Center for Virtual, Safe and Automated Construction, Wuhan, Hubei 430074, China) ,  Fang Weili (School of Civil and Mechanical Engineering, Curtin University, GPO Box U1987, Perth, Western Australia 6845, Australia) ,  Fang Weili (Department of Civil Engineering and Engineering Mechanics, Columbia University, New York 10027, USA) ,  Love Peter E.D. (School of Civil and Mechanical Engineering, Curtin University, GPO Box U1987, Perth, Western Australia 6845, Australia) ,  Luo Hanbin (School of Civil Engineering and Mechanics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430074, China) ,  Luo Hanbin (Hubei Engineering Research Center for Virtual, Safe and Automated Construction, Wuhan, Hubei 430074, China) ,  Ding Lieyun (School of Civil Engineering and Mechanics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430074, China) ,  Ding Lieyun (Hubei Engineering Research Center for Virtual, Safe and Automated Construction, Wuhan, Hubei 430074, China)
資料名： Advanced Engineering Informatics  (Advanced Engineering Informatics)
巻： 43  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0593A  ISSN： 1474-0346  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 前の人々の安全でない挙動を同定し,もたらすプロセスは,建設における行動ベースの安全性(BBS)プログラムを実行するコア機能である。これは労働集約的で挑戦的なプロセスであるが,彼らの不安全な行動がそれらの安全性だけでなく彼らの共同作業者の安全性をjeすることができるかどうかを反映し,学習することが必要である。コンピュータビジョンで行われている進歩により,二次元(2D)ディジタル画像/ビデオからの実時間での安全でない挙動と危険性を自動的に捉え,同定する能力が存在する。コンピュータビジョンにおける共同開発は,建設における多くの研究を刺激し,実践への潜在的応用を検討する。建設におけるコンピュータビジョンの応用を妨げることは,正確にその能力がなくて,対象物の検出を一般化することができた。この欠点を解決するために,深い学習における開発は,オブジェクト検出を一般化するための精度,信頼性,および能力を改善する能力を有するコンピュータビジョンを提供し,したがって,構築におけるその利用を提供した。本論文では,建設現場で発生する2D画像からの安全でない挙動を同定するために使用されたコンピュータビジョン研究の開発についてレビューした。次に,深い学習でなされた進歩に照らして,BBSをサポートするためのコンピュータビジョンとの統合について検討し議論する。また,将来のコンピュータビジョン研究は,BBSを支援することを目指すべきであることを示唆した。(1)非安全挙動の観察と記録;(2)なぜ人々が安全な行動を行うかを理解する;(3)安全でない行動からの学習;(4)安全でない挙動を予測する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *コンピュータビジョン ,  信頼性 ,  学習 ,  ディジタル画像 ,  録画装置 ,  二次元
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  建設現場 ,  物体検出 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 行動ベースの安全性 ,  安全でない挙動 ,  コンピュータビジョン ,  深層学習 ,  畳み込みニューラルネットワーク

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 建設 ,  行動 ,  安全性 ,  コンピュータビジョン ,  レビュー ,  将来