ウェアラブルセンサを用いたレグ解析に基づく反復作業切り出し

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS19057

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2019/08/30

タイトル(英語): Leg Analysis based Repetitive Activity Segmentation on Wearable Sensor Data

著者名: 井上 真生(東海大学),寺田 昌弘(東海大学),皆川 拓海(東海大学),島田 建(東海大学),矢合 忠生(東海大学),今村 誠(東海大学)

著者名(英語): Mao Inoue(Tokai University),Masahiro Terada(Tokai University),Takumi Minakawa(Tokai University),Takeru Shimada(Tokai University),Tadao Yago(Tokai University),Makoto Imamura(Tokai University)

キーワード: 時系列|データマイニング|モーションセンサ|振動解析|time series|data mining|motion sensor|vibration analysis

要約(日本語): 工場での人手作業の生産性を向上させるには、まず現状の作業時間を正確に把握する必要がある。そこで、作業者の腕に装着した加速度センサから得られる時系列を、不規則に変動する時系列の上下運動の頻度を算出するレグ解析を用いて切り出すことにより、作業時間を自動計測する手法を提案する。実験では、代表的な従来手法としてモチーフ発見手法を取り挙げ、提案手法との切り出し精度と速度を比較すると共に今後の課題を考察する。

要約(英語): To improve productivity of a factory, it is　necessary to measure accurately the operation time required for manufacturing the product. Therefore, we propose a method to measure the operation time automatically by using leg analysis from the time series obtained by using the wearable sensor.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 898 Kバイト