| Project/Area Number |
22K04621
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 25020:Safety engineering-related
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| Research Institution | Waseda University (2023)
Aoyama Gakuin University (2022) |
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Principal Investigator |
肥田 拓哉 早稲田大学, 人間科学学術院, 講師(テニュアトラック) (70748326)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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| Keywords | 作業姿勢 / OWAS / 人間工学 / 経営工学 / 筋骨格系障害 |
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| Outline of Research at the Start |
労働現場における作業関連性筋骨格系障害の予防には，作業が身体に及ぼす影響の評価が必要である．しかし，その評価には専門知識が必要であり，手間もかかる．そこで本研究では，労働現場における作業姿勢をOWASという手法に基づいて自動評価できるシステムを開発する．本システムでは，単眼カメラで撮影された動画像を入力すると，姿勢推定AIであるOpenPoseにより関節の2次元座標が取得され，機械学習モデルに基づく姿勢評価を実施する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度の計画である（1）OpenPoseで取得した関節2次元座標における誤検出および欠損の前処理、（2）既存データセットを用いた教師データの取得、（3）労働現場でみられる姿勢データを用いた教師データの取得を進めた。
（1）に関して、前年度に取得した関節3次元座標および関節2次元座標を利用して検証を進めた。誤検出の前処理については、OpenPoseにおいて関節2次元座標とともに出力される信頼度を利用した。具体的には、信頼度と座標取得精度を比較することで誤検出の影響が少ない信頼度の閾値を決定し、信頼度がその値未満の場合にはデータを除去する方針とした。欠損の前処理については、先行研究では前後フレームとの補間により実施していたが、座標が欠損する場合には連続的に起こることが多かった。そのため、欠損があった場合にはデータを除去する方針とした。
（2）に関して、CMU Panopticのデータを教師データとして利用することを検討したが、データセット内の対象姿勢は日常生活動作が大部分であり、姿勢による身体負担が大きいものは少なかった。具体的には、約9割がOWASにおけるAC1（負担が低いため姿勢の処置が不要な状態）であった。そのため、既存データセットを利用することで教師データの構成に偏りが生じる可能性があり、既存データセットは利用しないこととした。
（3）に関して、労働現場の作業を動画撮影し、それをモデル化した作業を被験者に課す実験を実施した。実験では光学式モーションキャプチャシステム（OptiTrack）と単眼カメラ（GoPro HERO9）で計測を実施し、そのデータからOWAS姿勢コードをアノテーションした関節2次元座標を取得した。なお、労働現場での計測は改めて2024年度に実施する予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本年度の当初計画に対して、労働現場における作業をモデル化した作業の計測は実施したが、労働現場での計測は実施できなかったため、やや遅れていると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究については、今年度実施できなかった（1）労働現場での計測、および当初計画である（2）機械学習モデルの作成、（3）作業姿勢自動評価システムの開発を進める。
（1）に関して、運輸倉庫B社で計測予定であり、対象の事業所2か所も選定済みで、B社も確約している。
（2）に関して、教師データについては撮影条件に対する頑強性を高めるための処理を実施する。具体的には、撮影距離や画角、撮影方向、画像内における被写体（評価対象の作業者）の位置に対して頑強な教師データとするために、データの拡張と座標の正規化を実施する。機械学習モデルについては、多クラス分類が可能な機械学習アルゴリズムを選定し、分類精度を高めるためにハイパーパラメータの調整を検討する。
（3）に関して、単眼カメラによる動画像の撮影、OpenPoseによる関節2次元座標の取得、機械学習モデルによるOWASに基づく姿勢コード分類およびAC算出という3つの要素を含むシステムをPythonにより開発する。なお、携帯端末におけるOpenPoseの使用性を検討し、問題がなければタブレット等の携帯端末にシステム実装する予定である。問題があった場合には、OpenPose以外の姿勢推定アルゴリズムの利用も検討する。
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