Existing methods for practically ev

Existing methods for practically evaluating musculoskeletal exposures such as posture and repetition in workplace settings have limitations. We aimed to automate the estimation of parameters in the revised United States National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH) lifting equation, a standard manual observational tool used to evaluate back injury risk related to lifting in workplace settings, using depth camera (Microsoft Kinect) and skeleton algorithm technology.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีที่มีอยู่จริงประเมินไง musculoskeletal ท่าและทำซ้ำในการตั้งค่าการทำงานมีข้อจำกัด เรามีวัตถุประสงค์เพื่อทำการประเมินของพารามิเตอร์ใน สถาบันแห่งชาติสหรัฐอเมริกาปรับปรุงด้านความปลอดภัยอาชีว และสุขภาพ (NIOSH) ยกสมการ มาตรฐานคู่มือสังเกตการณ์เครื่องมือที่ใช้ประเมินความเสี่ยงหลังบาดเจ็บที่เกี่ยวข้องกับการยกในการตั้งค่าที่ทำงาน การใช้กล้องลึก (Microsoft Kinect) และอัลกอริทึมกระดูกเทคโนโลยี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการที่มีอยู่สำหรับการประเมินความเสี่ยงในทางปฏิบัติกล้ามเนื้อและกระดูกเช่นท่าทางและการทำซ้ำในการตั้งค่าการทำงานมีข้อ จำกัด เรามีจุดมุ่งหมายเพื่อทำให้การประมาณค่าพารามิเตอร์ในการปรับปรุงประเทศสหรัฐอเมริกาสถาบันแห่งชาติเพื่อความปลอดภัยและอาชีวอนามัย (NIOSH) สมการยกเป็นเครื่องมือเชิงคู่มือมาตรฐานที่ใช้ในการประเมินด้านหลังมีความเสี่ยงได้รับบาดเจ็บที่เกี่ยวข้องกับการยกในการตั้งค่าการทำงานโดยใช้กล้องความลึก (Microsoft Kinect ) และเทคโนโลยีขั้นตอนวิธีโครงกระดูก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการประเมินความเสี่ยงที่มีอยู่จริง เช่น กล้ามเนื้อ ท่าทางและทำซ้ำในการตั้งค่าสถานที่ทำงานมีข้อจำกัด เรามุ่งที่จะช่วยปรับปรุงการประมาณค่าพารามิเตอร์ในสหรัฐอเมริกาสถาบันแห่งชาติเพื่อความปลอดภัยและอาชีวอนามัย ( NIOSH ) ยกสมการมาตรฐานคู่มือสังเกตเครื่องมือที่ใช้ประเมินความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการบาดเจ็บที่หลัง ยกในการตั้งค่าการทำงาน การใช้กล้อง ความลึก ( Microsoft Kinect ) และเทคโนโลยีของโครงกระดูก