| Project/Area Number |
24K21655
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 25:Social systems engineering, safety engineering, disaster prevention engineering, and related fields
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
山口 健 東北大学, 工学研究科, 教授 (50332515)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西 駿明 東北大学, 工学研究科, 助教 (50978129)
柴田 圭 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所, リスク管理研究グループ, 研究員 (60612398)
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| Project Period (FY) |
2024-06-28 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
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| Keywords | 安全・安心 / 転倒 / すべり / 摩擦 / 深層学習 |
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| Outline of Research at the Start |
労働現場におけるすべりに起因する転倒事故の防止は喫緊の課題である．これまで様々な摩擦係数測定システムが開発されている．しかし，摩擦試験機を現場に持ち込むことが容易でなく，計測条件などの専門知識や操作における熟練が必要であることなどが原因となり，労働現場における摩擦係数測定とそれに基づく定量的な耐滑性評価は普及していないのが現状である．そこで本研究では，靴底と床面の画像を用いた深層学習により摩擦係数を推定することで，摩擦試験を行うことなく作業者自身が簡便に靴や床面の耐滑性評価，すべり転倒リスク評価を行うことができる革新的な耐滑性評価システムの開発に挑戦する．
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