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基於人工智慧的人體工程學風險分析，使用攝影機來檢測員工的人體姿勢。
人體工程學風險分析，是一個強大的電腦視覺應用程式，其中深度學習演算法用於分析攝影機影像，以進行即時姿勢評估。 閱讀你的組織如何使用電腦視覺，進行基於人工智慧的姿勢追蹤技術，進行自動姿勢評估。
什麼是基於人工智慧的人體工程學風險分析？
人體工程學風險因素，是導致身體磨損，並可能導致受傷的工作場所情況。 常見的人體工程學危害包括重複、尷尬的姿勢、高力、有力運動、靜止姿勢、直接壓力、振動和工作壓力。
基於視覺的人工程學風險分析，使用攝影機來檢測工人的人姿。 深度學習方法檢測身體部位和關節（語義關鍵點跟蹤），以即時或定期快照分析人體運動。 基於攝影機的人體工程學風險評估，可以檢測特定姿勢的發生，以及特定事件的頻率。
人體工程學檢測功能
根據人體工程學用例，有不同的深度學習方法，來使用傳統攝影機進行自動人體工程學風險評估。 現代的 Edge AI 方法，允許透過裝置端處理進行保護隱私的影像分析：無需影像傳送到雲端或本地儲存，也不需要人工操作員。
- 基於姿勢檢測的深度學習模型：檢測專門訓練的姿勢，如坐著、站著、走路和躺下，每個事件的頻率和持續時間。
- 基於關鍵點的分析，以追蹤身體的四肢和關節。 關鍵點的即時追蹤涉及需要有能力的人工智慧硬體的繁重演算法。
- 追蹤人類姿勢的變化，以辨識特定的活動和工作流程。
- 測量、量化和監控特定的人體工程學指標，並設定基於規則的報告。
人體工程學識別系統的價值
使用相機系統辨識和監測人類姿勢，為人體工程學風險評估提供了一種高效的方法。
人類位置的檢測和追蹤作為廣泛的用例，透過人類活動的自動化和數位化提供經濟價值。
- 加強職業安全和健康：提高生產力和效率，並降低業務中斷的風險。 提高整體生產力。
- 隱私保護：無需人工操作員或基於雲的影像儲存，即可進行即時處理（Edge AI）。 不需要實體感測器。
- 自主檢測：使用普通安全攝影機的基於人工智慧的視覺系統，自動檢測危險情況。
- 節省成本：降低醫療費用、賠償索賠和保險費的成本。 降低人工檢查成本，同時提高符合人體工程學風險評估的資料品質、準確性和客觀性。
- 量化事件發生：透過在很長一段時間內追蹤特定事件，來辨識多個工作站的系統性問題。
- 可擴充性：在多個地點、工廠、工廠和工作樓層輕鬆實施姿勢辨識技術。
透過採用姿勢回饋技術和人體工程學測量軟體，企業可以有效地評估姿勢，並確保人體工程學最佳實踐到位。 這種符合人體工程學的風險分析系統可以帶來更安全、更高效的工作環境，並降低受傷風險。
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