基于DNN的作业姿势评估方法及应用

来源：中国安全科学学报杂志2018年第5期北京时间：

作者：熊若鑫, 宋元斌, 王宇轩

单位：1 上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院,上海 200240; ；2 东南大学 交通学院,江苏 南京 211189

摘要：为有效预防工人肌肉骨骼疾病,提出基于深度神经网络(DNN)的作业姿势评估方法。利用人体关节点估计DNN模型,检测现场视频中工人的身体姿势;通过提取的骨骼关节点的空间位置,计算不同身体部位的姿势角度,并依据快速全身评估法(REBA)中的身体姿势角度与危害程度的关系,自动评估工人作业姿势的风险水平;以建筑工人典型施工作业姿势为例,验证该方法的有效性和实用性。结果表明:该方法能够克服身体遮挡、设备分辨率、光照条件等影响,准确检测关节点的位置;可自动连续评估工人的作业姿势,评估效率较高。

关键词：职业健康,肌肉骨骼疾病,深度神经网络(DNN),作业姿势,快速全身评估法(REBA)

基金资助：国家自然科学基金资助(71271137);浦东新区卫计委重点学科群建设项目(PWZxq2017-16);上海交通大学文理交叉基金资助(15JCMY09)。