講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-10-20 12:10
OWAS姿勢コード生成のための姿勢分類器精度向上に関する研究 ○大牟禮 悠(九工大)・泉 博之(産業医科大)・柴田智広(九工大) SP2017-54 WIT2017-50 |
抄録 |
(和) |
高齢化が進み続ける日本において介護士の作業負担が問題となっており,その作業姿勢の評価とこれに基づく負荷の低減には高い需要がある. 我々は作業姿勢の深度情報データにSVMを適用し作業姿勢の評価の指標として広く用いられている OWAS法の自動化に取り組み,自動化の可能性があることを確認した.本研究ではこの自動評価器の精度向上を目的とし,クラスタリングによる姿勢データ集団の可視化を利用して訓練データの質を改善し分類器の性能を評価した.この結果,上肢分類器については精度の向上が確認され,腰背部の分類器については捻りの計測方法調査の必要性が明らかとなった. |
(英) |
The work burden of the caregiver is big issue in super aging society. Therefore, automatic analysis of the caregiver’s working posture is necessary for preventing them from the injury. We applied SVM to the depth information data of working posture and worked on automation of OWAS method widely used as an index of work posture evaluation and confirmed the possibility of automation. In this research, we improved the quality of training data using visualization of posture data group by clustering for improving the accuracy of this automatic evaluator, and evaluated the performance of classifier. As a result, we confirmed improvement of accuracy for upper limb classifiers, and clarified the necessity of surveying the method of measuring twisting for the trunk classifier. |
キーワード |
(和) |
OWAS / 作業姿勢 / SVM / / / / / |
(英) |
OWAS / Working Posture / SVM / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 251, WIT2017-50, pp. 113-118, 2017年10月. |
資料番号 |
WIT2017-50 |
発行日 |
2017-10-12 (SP, WIT) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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査読に ついて |
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SP2017-54 WIT2017-50 |