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J-GLOBAL ID：202202266687029109   整理番号：22A0746592

コンピュータビジョンを用いた実時間における生産性の追跡【JST・京大機械翻訳】

Tracking Productivity in Real-time Using Computer Vision

著者 (2件)： Kadoura A (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Delaware, Newark, Delaware, USA) ,  Small E P (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Delaware, Newark, Delaware, USA)
資料名： IOP Conference Series: Materials Science and Engineering  (IOP Conference Series: Materials Science and Engineering)
巻： 1218  号： 1  ページ： 012041 (7pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5559A  ISSN： 1757-8981  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 建設業は,数十年にわたって停滞成長による生産性利得に関して,他の産業に遅れている。成長の欠如の理由が複雑で多面的であるが,全ての原因と結果としての効果が,労働者と機械現場のアウトプットで実現される。しばしば,典型的なサイト管理実践は,補正行動が建設活動の進行に影響を与える可能性があるとき,タイムリーな方法で生産性問題を特定しない。現場乗員の生産性を最適化するにはより良い管理ツールが必要である。これは,個々のタスクの完了,作業パッケージ,プロジェクト,および究極的に生産性に関する産業を,本研究努力の背後の駆動力である。この手法は,コンピュータビジョンと人工知能と共に市販のカメラの利用に焦点を当てた。これらのツールにより,主目的は労働者の生産性にリアルタイムフィードバックを提供できるアルゴリズムを開発することである。理想的に,このアルゴリズムは,さらに実行されている各タイプの活動を同定し,それによって有用な生産性データを捉える。初期モデルは,作業者が作業またはスタンドアイドリングを行うかどうかをチェックする単純な分類器である。これは,人間の姿勢とジョイントを同定し,追跡するアルゴリズムを通して実行され,それらを評価でき,有用な生産性手段に翻訳できるデータポイントにそれらを変換する。最後に,リアルタイム生産性データを提供できるモデルを開発することは,プロジェクト管理者と計画者が現場資源をより良く管理し利用することを可能にする。さらに,大量のデータが収集され,保存されるので,生産性レベルの傾向を追跡でき,それらを最適化,改善するためにさらに研究できる。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  カメラ ,  最適化 ,  *生産性 ,  作業者 ,  プロジェクト ,  労働者 ,  乗務員 ,  アイドリング ,  人工知能 ,  利得 ,  *コンピュータビジョン ,  現場 ,  駆動力
準シソーラス用語： 業務管理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 建設管理  (RA01096R)

タイトルに関連する用語 (3件)： コンピュータビジョン ,  実時間 ,  追跡