ウェアラブルデバイスを用いた林業作業員の作業の識別と疲労度の客観的評価手法の開発

利用可穿戴设备开发林业工人工作识别和疲劳程度客观评价方法

• 批准号: 22K10580
• 负责人: 小田切 圭一
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Hamamatsu University School of Medicine
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K10580/
• 关键词: 林業; ウェアラブルデバイス; ストレス; 酸化ストレス; 林業作業; 身体的疲労

本研究課題採択前から実施されていた。ウェアラブルデバイスによる3軸加速度、3軸各側のどの測定と、カメラによる林業作業の測定、並びに心拍数の測定を2022年11月1日(2名、植栽作業)、2022年12月12日(3名、伐倒作業)、2023年1月11日～12日（各3名、伐倒作業）の延べ11名に実施した。これまでに蓄積されたデータと合算して伐倒作業中のセンサーデータに対して機械学習を用いた作業識別を行った。合成加速度を連続ウェーブレット変換した後のスカログラム係数の0.1秒間の一次元データを特徴量として使い、動画で確認した作業種別から識別ラベルを作成した。識別にはサポートベクターマシン（ガウスカーネル）を用い、識別精度を交差検証（５層）により評価した結果は図１のようになった。サンプル数：168、正確率：137/168=81.5%であり、連続ウェーブレット変換による特徴量の使用は作業識別に有効であることが示された。また、生体データを収集するウェアラブルデバイスである。Galaxy Watch 4で心拍に加えて体水分量を含む体組成データを研究目的で収集するための最適化を実施した。テスト使用した際の問題点として、6時間の連続心拍測定をした場合、初期設定では電池が持続せず途中でシャットダウンしてしまうことが見出された。この問題については画面輝度の調整と常時アプリケーションを表示しない設定に調整することなどで、林業作業中の継続した測定可能な状況となった。計画していた臨床試験は、2022年12月27日に浜松医科大学臨床研究倫理委員会での承認を受け実施可能な状態となった。2月～3月に林業作業従事者への説明と同意取得を実施する調整を行っていたが森林組合等との調整が難渋し、2023年4月末で再調整を行っている。

它甚至在选择此研究主题之前就实施了。总共使用可穿戴设备，三轴加速度，每一轴的每一侧进行了11人，并使用相机测量林业工作，并于2022年11月1日（两人，种植工作）进行了心率测量，2022年12月12日，植物工作）（三人，三人，跌倒工作），以及1月11日至11月11日，2023年1月202日（三人）。到目前为止，累积的数据与迄今为止累积的数据结合使用，以使用机器学习在砍伐过程中识别传感器数据。使用合成加速度连续小波转换后，使用0.1秒的1D数据，我们根据视频中确认的工作类型创建了一个识别标签。使用支持向量机（高斯内核）进行识别，并通过交叉验证（5层）评估识别精度，如图2所示。样品数量：168，准确率：137/168 = 81.5％，表明通过连续小波变换使用特征量对于工作识别有效。它也是收集生物学数据的可穿戴设备。为了研究目的，针对收集人体成分数据（包括心跳和人体水含量）进行了优化的Galaxy Watch 4。测试使用的一个问题是，如果将心率连续测量6小时，则电池在初始设置中不会持续，并且电池将在中途关闭。该问题一直在调整屏幕亮度和设置以始终不显示应用程序的设置，从而导致林业工作期间连续可测量的情况。计划中的临床试验已于2022年12月27日获得哈马马缪医学临床研究伦理委员会的批准，并可用于管理。该协调是在2月至3月之间进行的，以提供解释并获得林业工人的同意，但是很难与森林协会和其他人进行协调，并且在2023年4月底进行了协调。