Dynamic Biomechanical Analysis for Construction Tasks Using Motion Data from Vision-Based Motion Capture Approaches
Notice bibliographique
Résumé
In the labor-intensive construction industry, workers are frequently exposed to manual handling tasks involving forceful exertions and awkward postures. As a result, construction workers are at about a 16 percent higher risk of work-related musculoskeletal disorders (WMSDs) than workers in other industries. A biomechanical model-based musculoskeletal stress analysis is one of the widely used methods to identify the risk of WMSDs during occupational tasks. However, the use of biomechanical analysis has been limited to only laboratory experiments due to the difficulty of collecting motion data required for biomechanical models under real conditions. To reflect postural variations when performing construction tasks, an effective and easily accessible mean that enables us to conduct biomechanical analysis under real conditions is required. To address this issue, we propose a motion-data-driven biomechanical analysis by enabling automatic processes to convert motion data from vision-based motion capture into available data for representing motions in biomechanical analysis tools. We conduct a case study on masonry work to determine the feasibility of the proposed method. The results show that the proposed approach has the potential to assess an individual's motions and to provide personalized feedback for the purpose of reducing biomechanical loads and WMSD risk in real workplaces.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».