講演詳細

利用部門[Forest Engineering]

日付	2024年3月10日
開始時刻	9:15
会場名	432
講演番号	K2
発表題目	林業作業におけるウェアラブルセンサを用いた作業種と心身状態の予測 Prediction of work types and mental and physical condition in forestry work using wearable sensors
所属	BIPROGY株式会社
要旨本文	林業作業の安全性を向上する目的のために、林業作業者の腕にスマートウォッチを装着し加速度、角速度、心拍数のセンサー値を取得し、作業種や心身状況を把握する分析を行っている。作業種予測では、昨年度までにセンサーには作業の特徴が現れ、作業種の予測が可能であることを報告した。今年度は林業の現場で実際に活用することを想定し予測の必要な作業種を精査することによって絞り込んだ。また音データを用いてチェーンソー等の機械音を高精度で判別した結果と、センサーデータの特徴量を利用した機械学習による林業作業の自動識別の結果を統合して作業種予測に利用したことで高い精度で作業種予測が可能となり、実用化を目指している。この予測結果の労務管理への応用についても考察する。心身状況については林業作業者に対し、疲労度の客観的指標として酸化ストレス(d-ROMs)や抗酸化力(BAPS)を測定した。これらの値とセンサー値を比較し、主観的な疲労度とこれら指標やセンサー値の関係について解析した結果を報告する。また外気温と心拍数の関係から身体への暑熱負荷を観察した。これらのことからセンサーデータを労務管理や危険予測への応用することについて考察する。
著者氏名	○榎本真1 ・ 山口亮2 ・ 佐々木重樹3 ・ 加治佐剛4 ・ 小田切圭一5 ・ 山崎太郎1
著者所属	1BIPROGY株式会社総合技術研究所 ・ 2静岡県農林技術研究所森林・林業研究センター ・ 3静岡県西部農林事務所天竜農林局 ・ 4鹿児島大学農学部 ・ 5浜松医科大学
キーワード	ディジタル信号処理, 機械学習, 林業作業
Key word	digital signal processing, machine learning, forestry work