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Enregistrement W3023188958 · doi:10.1061/(asce)cp.1943-5487.0000897

Monocular Vision–Based Framework for Biomechanical Analysis or Ergonomic Posture Assessment in Modular Construction

2020· article· en· W3023188958 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Computing in Civil Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModular designRobustness (evolution)Computer visionEngineeringArtificial intelligenceMonocular visionComputer scienceSimulationHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Awkward and improper postures and motions reduce productivity and increase project costs in the modular construction industry. Ergonomic assessment is essential to identify, mitigate, and prevent these postures for safety and productivity improvement. Advanced computer vision technologies have made vision–based ergonomic assessment cost-effective in real workplaces. However, their accuracy and robustness still need to be improved. This paper proposes a monocular vision–based framework for conducting a biomechanical analysis or ergonomic posture assessment. The framework consists of four components: worker visual tracking, two-dimensional (2D) joint and body part detection, 2D joints refinement, and three-dimensional (3D) body model generation and joint angle calculation. The framework has been tested with videos recorded in real construction workshops. The results show that the framework could use the videos from a single camera to estimate a total of 14 joint angles with the average error of 11° and identify workers’ awkward postures and motions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,396 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle