画像認識AIを用いた作業時間分析手法の提案

• 資料種別: 記事
• タイトル: 画像認識AIを用いた作業時間分析手法の提案
• 著者標目: 吉田 智佳史; 瀧 誠志郎; 中澤 昌彦
• 出版年月日等: 2022-05-30
• 出版年（W3CDTF）: 2022-05-30
• タイトル（掲載誌）: 日本森林学会大会発表データベース
• 巻号年月日等（掲載誌）: 133 0
• 掲載巻: 133
• 掲載号: 0
• 掲載ページ: 590-
• 掲載年月日（W3CDTF）: 2022-05-30
• 出版事項（掲載誌）: The Japanese Forest Society
• 本文の言語コード: en
• 件名標目: time study; image recognition; machine learning; forestry work; work element; 時間観測; 画像認識; 機械学習; 林業作業; 要素作業
• 対象利用者: 一般
• イベントの日付、場所: 133rd Annual JFS Meeting
• DOI: 10.11519/jfsc.133.0_590; https://doi.org/10.11519/jfsc.133.0_590
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : CiNii Research; https://cir.nii.ac.jp/
• 提供元機関・データベース: Japan Link Center; https://japanlinkcenter.org/top

• 要約等: <p> 伐出等の林業作業において生産性は，作業方法の適正化，作業効率の向上，生産コストの削減等を目指すうえで重要な指標となる。生産性の把握においては，作業を連続する同一の内容となる要素作業に細分し，要素作業毎に時間を把握する時間分析手法（Time Study）が多く行われている。しかしながら時間分析...