コンピュータビジョンベースのマルチビューステレオ画像センシングを用いた農場労働者のアンソポメトリー測定

科学分野:

• エルゴノミクスと人間要因
• コンピュータビジョン アプリケーション
• 農業工学 農業工学とは

背景:

• 安全な,効率的な農業機械の設計には,正確な人体測定データが不可欠です.
• 手動の人類測定は時間がかかり,労働が集約され,エラーが起こりやすい.
• 非接触式測定技術の開発は,現代のエルゴノミクス評価に不可欠です.

研究 の 目的:

• 人体測定のためのコンピュータビジョン (CV) ベースの非接触システムを開発し,検証する.
• 背丈,垂直的到達度,三頭頭骨の高さ,胸の周長に関するCVベースの測定の正確性と信頼性を評価する.
• 農業の文脈で手動アンソロポメトリーに,スケーラブルで効率的な代替手段を提供すること.

主な方法:

• 複数の角度から画像を撮影するために,OpenCVとメディアパイプ付きのIntel RealSense D435iステレオカメラを使用しました.
• 測定のために32人の参加者を募集し (16人の男性,16人の女性),CVデータをマニュアルアンソポメトリーと比較した.
• 平均絶対差 (MAD) と平均絶対パーセント誤差 (MAPE) を用いて精度を評価し,クラス内相関係数 (ICC) を用いて信頼性を評価した.

主要な成果:

• 最適な測定距離は,前向きのカメラビューで3.0mでした.
• CVシステムでは,身長をわずかに過小評価した (MAPE 3-4%),優れた信頼性 (ICC > 0.90) を示した.
• 垂直の到達度測定は最大のバイアス (MAPE 4-5%) を示し,胸高と胸周は最小のバイアス (MAPE ≤ 4%) を示し,信頼性は良好から優秀でした.

結論:

• 開発されたCVシステムは,人類測定データ収集の正確で信頼性の高い非接触方法を提供します.
• この技術はスケーラブルで,人体工学的な評価や農業における人間と機械の互換性を改善するのに適しています.
• CVベースのアプローチは,従来の手動の人類測定法に対する実行可能で効率的な代替案です.