深層学習を用いたヘルメット着用の人物識別の基礎研究

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書誌事項

タイトル別名
  • Basic Research on Person Identification for Wearing Helmet Using Deep Learning

説明

<p>建設現場では多くの産業事故が発生する。また、高齢化や後継者の不足により、労働者の負担が増えている。したがって、労働災害の増加が懸念される。特に、疲労による集中力の低下に伴って人為的ミスの確率が増加すると考えられる。したがって、労働者の状態を常に把握し、安全対策を講ずることが重要である。既存の研究では、血液や心電波から疲労やストレスの度合いを把握する方法がある。しかし、これらの方法は、オペレータの状態をリアルタイムで把握することには適していない。一方、近年のセンサ技術の発達に伴い、心拍を容易かつ安価に測定できるスマートウォッチが注目されている。スマートウォッチを使用して疲労を検出できると、効果的な安全管理が可能となる。そこで、本研究では、スマートウォッチの心拍数データを用いて疲労度を検出し、その適用性を検証する。</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390282763085278848
  • NII論文ID
    130007554422
  • DOI
    10.14864/fss.34.0_859
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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