| 基于DNN的作业姿势评估方法及应用 |
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| 作者姓名： | 熊若鑫 宋元斌 王宇轩 |
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| 作者单位： | 1 上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院,上海 200240; 2 东南大学 交通学院,江苏 南京 211189 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助(71271137);浦东新区卫计委重点学科群建设项目(PWZxq2017-16);上海交通大学文理交叉基金资助(15JCMY09)。 |
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| 摘 要： | 为有效预防工人肌肉骨骼疾病,提出基于深度神经网络(DNN)的作业姿势评估方法。利用人体关节点估计DNN模型,检测现场视频中工人的身体姿势;通过提取的骨骼关节点的空间位置,计算不同身体部位的姿势角度,并依据快速全身评估法(REBA)中的身体姿势角度与危害程度的关系,自动评估工人作业姿势的风险水平;以建筑工人典型施工作业姿势为例,验证该方法的有效性和实用性。结果表明:该方法能够克服身体遮挡、设备分辨率、光照条件等影响,准确检测关节点的位置;可自动连续评估工人的作业姿势,评估效率较高。
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| 关 键 词： | 职业健康 肌肉骨骼疾病 深度神经网络(DNN) 作业姿势 快速全身评估法(REBA) |
| 收稿时间： | 2018-02-10 |
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