就業能力判定を目的とした画像からのFMS自動評価方式

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS20058

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: 2020/10/12

タイトル(英語): FMS Automatic Evaluation based on Image for Workability Evaluation

著者名: 藤平 健二(日立製作所),石橋 雅義(日立製作所),敦森 洋和(日立製作所),薦田 憲久(コーデソリューション)

著者名(英語): Kenji Fujihira(Hitachi),Masayoshi Ishibashi(Hitachi),Hirokazu Atsumori(Hitachi),Norihisa Komoda(Code Solutions)

キーワード: 骨格推定|姿勢自動推定|画像認識|ＦＭＳ|移動平均|就業能力判定|Skeleton Estimation|Automatic Posture Estimation|Image Recognition|FMS|Moving Average|Working Ability Evaluation

要約(日本語): 画像からのFMS姿勢評価のための特徴量測定方式

要約(英語): A feature detection method for automatic deep squat posture estimation based on skeleton estimated from image is proposed. This method is used to realize working ability evaluation. By applying moving average of 20-frame windows to joint coordinates obtained by skeleton estimation, the difference of maximum and minimum angles automatically estimated from the same posture image has become less than 5 degrees, the difference of maximum and minimum angles manually obtained. Through the evaluation based on deep squat movies, the realization prospect of the automatic working ability evaluation has been got by considering 10 degrees error at maximum.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,298 Kバイト