Level-of-Expertise Classification for Identifying Safe and Productive Masons
Notice bibliographique
Résumé
A large portion of the injuries incurred on construction sites is due to the lack of posture awareness among labors and crew while performing highly physical tasks. Most of these injuries are caused by bad and inexpert poses. Posture and gesture awareness is therefore a critical issue that can substantially decrease the number of injuries on construction sites. This paper presents a framework for identifying the level of expertise based using a machine learning-based classification algorithm. Expert and inexpert performance are identified, in order to detect unsafe and/or unproductive postures taken workers, and avoid injuries to improve productivity. The proposed framework has two major components: (1) codebook generation based on a sensor-based body joints model representing the poses taken by the labors, and (2) training a support vector machine (SVM)-based classifier for identifying expert vs inexpert performance. A set of experiments, with twenty-one masons with varying levels-of-expertise, is designed for verification and validation of the proposed methodology. An inertial measurement unit (IMU) suit, with 17 sensors, is used for data collection. While the method is applicable to any types of construction trades, this study focuses on masonry brick laying tasks. Results show that the classifier is capable of identifying the two forms with a reasonable accuracy. Moreover, SVM linear kernel classifier generates the most accurate results with lowest computational cost in classification. The low computational cost of this classifier makes it feasible for on-the-field deployment.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».