A Stereo Vision-Based Approach to Marker-Less Motion Capture for On-Site Kinematic Modeling of Construction Worker Tasks
Notice bibliographique
Résumé
Marker-less motion capture has been extensively studied in recent years as a means of evaluating productivity, safety, and workplace design for manual operations on-site. These technologies are ideal for circumstances in which traditional motion capture systems are ineffective due to the need for a laboratory setting and movement-inhibiting markers or sensors. However, many marker-less motion capture systems rely on RGB-D sensors that have limited range and susceptibility to interference from sunlight and ferromagnetic radiation, making them unsuitable for modeling worker actions on construction sites. To address this issue, we propose a marker-less motion capture approach utilizing optical images and depth data obtained from stereo vision cameras. Multiple camera lenses and triangulation algorithms generate depths maps similar to those produced by RGB-D sensors, while still utilizing an optical recording process unhindered by potentially harsh construction site conditions. These data are adapted for existing kinematic modeling systems (i.e. iPiMocap Studio) for 3-D pose estimation. The experiments show that the proposed approach can provide data precision comparable to that of RGB-D-based systems with fewer operational constraints; thus, motion data can be collected where previously developed methods fail due to environmental or maneuverability restrictions. With the proposed approach, kinematic modeling of human movements can be carried out on construction sites without inhibiting the mobility of the recorded subject.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».