JP2011085990A - Program, device, and method for managing work - Google Patents

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英紀 関口
Akira Fujii
彰 藤井
Masafumi Asai
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To improve convenience and to reduce cost of work management. <P>SOLUTION: The work management device 102 extracts by an obtaining part 801, a waist acceleration and an arm acceleration at each predetermined time detected by an acceleration sensor 306 in a sensor unit 101 from a sensor information DB 500; calculates by a calculation part 802, amplitudes from a maximum value and a minimum value of the accelerations to use them as feature quantities Cwa and Cwb; specifies by a determination part 803, a work form satisfying all of the calculated respective feature quantities Cxy by using a determination table 600; and generates a work history DB 842 to output a work history by an output part 804. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、作業者がおこなった作業を管理する作業管理プログラム、作業管理装置、および作業管理方法に関する。   The present invention relates to a work management program, a work management apparatus, and a work management method for managing work performed by an operator.

従来、農業や土木作業において、作業者が操作して稼動させる作業機械の使用履歴を手作業で記録するのは面倒である。そこで、作業者や作業機械にGPS(Global Positioning System)を取り付け、どの作業者がいつどこでどの作業機械を使用しているかを記録する技術が開示されている(たとえば、下記特許文献1を参照。)。   Conventionally, in agriculture and civil engineering work, it is troublesome to manually record the use history of a work machine that is operated by an operator. Thus, a technique is disclosed in which a GPS (Global Positioning System) is attached to a worker or a work machine, and which worker uses which work machine when and where (see, for example, Patent Document 1 below). ).

具体的には、作業者がGPS、地磁気、加速度、温度、湿度、RFID(Radio Frequency IDentification)などのセンサとカメラ、マイクなどの入力デバイスを有するウェアラブルコンピュータを、作業者と作業機械に取り付ける。これにより、作業者と作業機械の作業履歴を記録することができる(以下、「従来技術1」)。この場合、作業者が事務所に帰った時に有線や無線LAN(Local Area Network)のような近距離無線により、作業者に取り付けられたウェアラブルコンピュータからデータを吸い上げたり充電することが可能である。   Specifically, a worker attaches a wearable computer having a sensor such as GPS, geomagnetism, acceleration, temperature, humidity, RFID (Radio Frequency IDentification) and an input device such as a camera and a microphone to the worker and the work machine. Thereby, the work history of the worker and the work machine can be recorded (hereinafter referred to as “Prior Art 1”). In this case, when the worker returns to the office, data can be taken up and charged from a wearable computer attached to the worker by short-range wireless communication such as wired or wireless LAN (Local Area Network).

特開2005−85190号公報JP 2005-85190 A

しかしながら、上述した従来技術では、作業機械は現場や資材置き場に保管されることが多いため、作業機械に取り付けられたウェアラブルコンピュータから有線や近距離無線でデータを吸い上げたり充電することは煩雑であるという問題があった。   However, in the above-described prior art, work machines are often stored on site or in a material storage area, and therefore it is complicated to suck up or charge data from a wearable computer attached to the work machine by wire or short-range wireless. There was a problem.

また、作業者が常に携帯するGPS付き携帯電話機を用いて作業員の位置把握が可能であるが、携帯電話機を作業機械に付けるのは防水や充電面で困難である。したがって、別途、専用の通信モジュールを内蔵したセンサユニットを開発して作業機械に付ける必要があり、開発費や通信費などのコストが増大するという問題があった。   In addition, although it is possible to grasp the position of the worker using a GPS mobile phone that is always carried by the worker, it is difficult to attach the mobile phone to the work machine because of waterproofness and charging. Therefore, it is necessary to separately develop a sensor unit incorporating a dedicated communication module and attach it to the work machine, which causes a problem that costs such as development costs and communication costs increase.

本発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、作業管理の利便性の向上と低廉化を図ることができる作業管理プログラム、作業管理装置、および作業管理方法を提供することを目的とする。   SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a work management program, a work management apparatus, and a work management method capable of improving the convenience and cost reduction of work management in order to eliminate the above-described problems caused by the prior art. To do.

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本作業管理プログラム、作業管理装置、および作業管理方法は、端末本体に伝達された動特性を検出する端末から、作業機械を使用する作業者が前記端末を携帯している期間中に前記作業者および作業機械から伝達された動特性に関する情報を取得し、取得された情報に基づいて、前記期間中における前記作業者の挙動を評価する評価項目ごとに、前記作業者の挙動に応じた動特性を評価する特徴量を算出し、算出された算出結果に基づいて、前記作業者の作業形態を特定し、特定された作業形態に関する情報を出力することを要件とする。   In order to solve the above-described problems and achieve the object, the work management program, the work management apparatus, and the work management method are provided by an operator who uses a work machine from a terminal that detects a dynamic characteristic transmitted to a terminal body. Evaluation items for acquiring information on dynamic characteristics transmitted from the worker and work machine during the period of carrying the terminal and evaluating the behavior of the worker during the period based on the acquired information Each time, a feature value for evaluating a dynamic characteristic according to the behavior of the worker is calculated, and based on the calculated result, the worker's work mode is specified, and information on the specified work mode is output. It is a requirement to do.

本作業管理プログラム、作業管理装置、および作業管理方法によれば、作業管理の利便性の向上と低廉化を図ることができるという効果を奏する。   According to the work management program, the work management apparatus, and the work management method, it is possible to improve the convenience and cost reduction of work management.

本実施の形態における適用例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the application example in this Embodiment. 農作業の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of farm work. センサユニットのハードウェア構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware constitutions of a sensor unit. 実施の形態にかかる作業管理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware constitutions of the work management apparatus concerning embodiment. センサ情報DBの記憶内容の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the memory content of sensor information DB. 判定テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the memory content of a determination table. 地図情報DBの記憶内容の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the memory content of map information DB. 作業管理装置の機能的構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the functional structure of a work management apparatus. 作業履歴DBの記憶内容の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the memory content of work log | history DB. 表示部による表示内容の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the display content by a display part. 作業管理装置による作業管理処理手順を示すフローチャート(その1)である。It is a flowchart (the 1) which shows the work management processing procedure by a work management apparatus. 作業管理装置による作業管理処理手順を示すフローチャート(その2)である。It is a flowchart (the 2) which shows the work management processing procedure by a work management apparatus. 図11に示した特徴量算出処理(ステップS1105)の詳細な処理手順を示すフローチャート(その1)である。12 is a flowchart (part 1) illustrating a detailed processing procedure of the feature amount calculation process (step S1105) illustrated in FIG. 図11に示した特徴量算出処理(ステップS1105)の詳細な処理手順を示すフローチャート(その2)である。12 is a flowchart (part 2) illustrating a detailed processing procedure of the feature amount calculation process (step S1105) illustrated in FIG.

以下に添付図面を参照して、本作業管理プログラム、作業管理装置、および作業管理方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。本作業管理プログラム、作業管理装置、および作業管理方法は、農作業や土木作業など少なくとも作業機械を利用する作業に適用することができる。たとえば、農作業の場合、耕耘機やトラクタなどの作業機械の圃場ごとの使用履歴を管理し、農作物の原価計算に利用したり作業機械の稼働率から配車計画に反映したりする。これにより、どの作業機械を誰がいつどこで使用しているかを示す作業履歴を把握することができる。   Exemplary embodiments of a work management program, a work management apparatus, and a work management method will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. This work management program, work management apparatus, and work management method can be applied to work using at least a work machine such as farm work or civil engineering work. For example, in the case of farm work, the history of use of work machines such as cultivators and tractors for each field is managed and used for cost calculation of crops or reflected in the dispatch plan from the work machine operating rate. Thereby, it is possible to grasp a work history indicating which work machine is used by whom and when.

また、農作業には、野菜や果物といった作物を作る農作業と穀物(米、豆、麦など)を作る農作業がある。野菜や果物といった作物を作る農作業の場合、圃場を耕す耕耘機やトラクタといった作業機械を用いる。また、穀物の場合、耕耘機や田植機、脱穀機、刈取機、収穫機、コンバインといった作業機械を用いる。また、建築、造成、舗装といった土木作業では、クレーン、ブルドーザ、トラクタ、フォークリフト、掘削機といった作業機械を用いる。本実施の形態では、野菜や果物といった作物を作る農作業を例に挙げて説明するが、穀物を作る農作業や土木作業にも適用することができる。   In addition, farm work includes farm work for producing crops such as vegetables and fruits and farm work for producing grains (rice, beans, wheat, etc.). In the case of agricultural work for producing crops such as vegetables and fruits, work machines such as cultivators and tractors that plow the field are used. In the case of grains, working machines such as tillers, rice transplanters, threshers, reapers, harvesters, and combiners are used. In civil engineering work such as construction, creation, and paving, working machines such as cranes, bulldozers, tractors, forklifts, and excavators are used. In the present embodiment, an example of farm work for producing crops such as vegetables and fruits will be described, but the present invention can also be applied to farm work and civil engineering work for producing grains.

図1は、本実施の形態における適用例を示す説明図である。図1において、作業者:甲は、農場F1でトラクタT1に搭乗して農作業をしている。作業者:甲の腰にはセンサユニット101aが取り付けられ、作業者:甲の腕にはセンサユニット101bが取り付けられている。センサユニット101(101a、101b)は、センサユニット本体に伝達された加速度やセンサユニット外からの音やセンサユニットの傾きを検出する。検出されたデータをセンサ情報と称す。なお、センサユニット101は、センサユニット101aだけでもよく、センサユニット101bだけでもよい。   FIG. 1 is an explanatory diagram showing an application example in the present embodiment. In FIG. 1, the worker: The former boarded the tractor T <b> 1 on the farm F <b> 1 and is doing farm work. Worker: The sensor unit 101a is attached to the waist of the former, and worker: The sensor unit 101b is attached to the arm of the former. The sensor unit 101 (101a, 101b) detects acceleration transmitted to the sensor unit main body, sound from outside the sensor unit, and inclination of the sensor unit. The detected data is referred to as sensor information. The sensor unit 101 may be only the sensor unit 101a or only the sensor unit 101b.

また、作業管理システム100は、作業管理装置102を備え、必要に応じてネットワーク装置103により、無線LANを介して通信可能である。ネットワーク装置103は、農場F1や作業者:甲の事務所に設けられ、センサユニット101で検出されたセンサ情報をセンサユニット101から無線通信により受信する。受信されたセンサ情報は、無線LANを介して作業管理装置102に送られる。   In addition, the work management system 100 includes a work management apparatus 102 and can communicate with the network apparatus 103 via a wireless LAN as necessary. The network device 103 is provided in the farm F1 or the operator: the former office, and receives the sensor information detected by the sensor unit 101 from the sensor unit 101 by wireless communication. The received sensor information is sent to the work management apparatus 102 via the wireless LAN.

また、センサユニット101は有線により直接作業管理装置102に接続することで、センサ情報をセンサユニット101から作業管理装置102に伝送することとしてもよい。また、作業管理装置102は、センサユニット101からリアルタイムでセンサ情報を受信してリアルタイムで作業管理処理を実行してもよく、センサ情報を取得後にバッチ処理にて作業管理処理を実行することとしてもよい。   Further, the sensor unit 101 may be directly connected to the work management apparatus 102 by wire to transmit sensor information from the sensor unit 101 to the work management apparatus 102. The work management apparatus 102 may receive the sensor information from the sensor unit 101 in real time and execute the work management process in real time. Alternatively, the work management apparatus 102 may execute the work management process in a batch process after acquiring the sensor information. Good.

(農作業の一例)
図2は、農作業の一例を示す説明図である。図2では、(A)〜(F)の時系列での作業者:甲、乙の2009年8月27日の行動を示している。(A)では、甲と乙は別行動をとっている。(B)では、甲が資材置き場からトラクタT1に搭乗して農場F1に向かって移動している。(C)では、甲がトラクタT1を使用して農場F1で耕耘作業をおこなっている。
(An example of farm work)
FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating an example of farm work. FIG. 2 shows the actions of the workers in the time series of (A) to (F): A and B on August 27, 2009. In (A), Party A and Party B take different actions. In (B), the former boarded the tractor T1 from the material storage area and moved toward the farm F1. In (C), the former uses the tractor T1 to perform the tilling work on the farm F1.

(D)では、甲および乙は農場F1にいるが、甲はトラクタT1から降りている。(E)では、乙がトラクタT1を使用して農場F1で耕耘作業をおこなっている。(F)では、乙がトラクタT1を運転して資材置き場に移動している。   In (D), A and B are on Farm F1, but A is descending from Tractor T1. In (E), B is plowing on farm F1 using tractor T1. In (F), B is driving the tractor T1 and moving to the material storage.

(ハードウェア構成)
図3は、センサユニット101のハードウェア構成を示すブロック図である。センサユニット101は、CPU(Central Processing Unit)301とメモリ302と入力装置303とディスプレイ304とGPS305と加速度センサ306とマイク307と通信I/F(Interface)308と入出力I/F309を有し、バス310を介して接続されている。
(Hardware configuration)
FIG. 3 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the sensor unit 101. The sensor unit 101 includes a CPU (Central Processing Unit) 301, a memory 302, an input device 303, a display 304, a GPS 305, an acceleration sensor 306, a microphone 307, a communication I / F (Interface) 308, and an input / output I / F 309. They are connected via a bus 310.

ここで、CPU301は、センサユニット101の全体の制御を司る。メモリ302は、各種データやプログラムを記憶したり、CPU301のワークエリアとして使用される。入力装置303は、作業者が操作する入力デバイスであり、テンキー、押しボタン、ダイヤル、タッチパネル、十字キーなどにより構成される。ディスプレイ304は、各種データを表示するデバイスであり、液晶などにより構成される。GPS305は、人工衛星を利用して作業者(に携帯させたセンサユニット101)が地球上のどこにいるのかを特定する装置であり、現在位置情報を取得する。   Here, the CPU 301 governs overall control of the sensor unit 101. The memory 302 stores various data and programs, and is used as a work area for the CPU 301. The input device 303 is an input device operated by an operator, and includes a numeric keypad, a push button, a dial, a touch panel, a cross key, and the like. The display 304 is a device that displays various data, and includes a liquid crystal or the like. The GPS 305 is a device that specifies where the worker (the sensor unit 101 carried by the worker) is on the earth using an artificial satellite, and acquires current position information.

加速度センサ306は、センサユニット101本体にかかった加速度を検出する。加速度センサ306で検出された加速度により、センサユニット101本体の傾き、挙動、振動を検出することができる。マイク307は、センサユニット101外からの音データを検出する。通信I/F308は、ネットワーク装置103や作業管理装置102との無線通信をおこなうデバイスである。入出力I/F309は、作業管理装置102と有線接続してセンサ情報を作業管理装置102に伝送するデバイスである。   The acceleration sensor 306 detects the acceleration applied to the sensor unit 101 main body. By the acceleration detected by the acceleration sensor 306, the tilt, behavior, and vibration of the sensor unit 101 main body can be detected. The microphone 307 detects sound data from outside the sensor unit 101. The communication I / F 308 is a device that performs wireless communication with the network apparatus 103 and the work management apparatus 102. The input / output I / F 309 is a device that is wired to the work management apparatus 102 and transmits sensor information to the work management apparatus 102.

(作業管理装置102のハードウェア構成)
図4は、実施の形態にかかる作業管理装置102のハードウェア構成を示すブロック図である。図4において、作業管理装置102は、CPU(Central Processing Unit)401と、ROM(Read‐Only Memory)402と、RAM(Random Access Memory)403と、磁気ディスクドライブ404と、磁気ディスク405と、光ディスクドライブ406と、光ディスク407と、ディスプレイ408と、I/F409と、キーボード410と、マウス411と、スキャナ412と、プリンタ413と、を備えている。また、各構成部はバス400によってそれぞれ接続されている。
(Hardware configuration of work management apparatus 102)
FIG. 4 is a block diagram of a hardware configuration of the work management apparatus 102 according to the embodiment. In FIG. 4, the work management apparatus 102 includes a CPU (Central Processing Unit) 401, a ROM (Read-Only Memory) 402, a RAM (Random Access Memory) 403, a magnetic disk drive 404, a magnetic disk 405, and an optical disk. A drive 406, an optical disk 407, a display 408, an I / F 409, a keyboard 410, a mouse 411, a scanner 412, and a printer 413 are provided. Each component is connected by a bus 400.

ここで、CPU401は、作業管理装置102の全体の制御を司る。ROM402は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。RAM403は、CPU401のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ404は、CPU401の制御にしたがって磁気ディスク405に対するデータのリード/ライトを制御する。磁気ディスク405は、磁気ディスクドライブ404の制御で書き込まれたデータを記憶する。   Here, the CPU 401 governs overall control of the work management apparatus 102. The ROM 402 stores programs such as a boot program. The RAM 403 is used as a work area for the CPU 401. The magnetic disk drive 404 controls the reading / writing of the data with respect to the magnetic disk 405 according to control of CPU401. The magnetic disk 405 stores data written under the control of the magnetic disk drive 404.

光ディスクドライブ406は、CPU401の制御にしたがって光ディスク407に対するデータのリード/ライトを制御する。光ディスク407は、光ディスクドライブ406の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク407に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。   The optical disk drive 406 controls reading / writing of data with respect to the optical disk 407 according to the control of the CPU 401. The optical disk 407 stores data written under the control of the optical disk drive 406, or causes the computer to read data stored on the optical disk 407.

ディスプレイ408は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ408は、たとえば、CRT、TFT液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。   The display 408 displays data such as a document, an image, and function information as well as a cursor, an icon, or a tool box. As the display 408, for example, a CRT, a TFT liquid crystal display, a plasma display, or the like can be adopted.

インターフェース(以下、「I/F」と略する。)409は、通信回線を通じてLAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、インターネットなどのネットワーク104に接続され、このネットワーク104を介して他の装置に接続される。そして、I/F409は、ネットワーク104と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。I/F409には、たとえばモデムやLANアダプタなどを採用することができる。   An interface (hereinafter abbreviated as “I / F”) 409 is connected to a network 104 such as a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), and the Internet through a communication line. Connected to other devices. The I / F 409 controls an internal interface with the network 104 and controls data input / output from an external device. For example, a modem or a LAN adapter may be employed as the I / F 409.

キーボード410は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス411は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。   The keyboard 410 includes keys for inputting characters, numbers, various instructions, and the like, and inputs data. Moreover, a touch panel type input pad or a numeric keypad may be used. The mouse 411 moves the cursor, selects a range, moves the window, changes the size, and the like. A trackball or a joystick may be used as long as they have the same function as a pointing device.

スキャナ412は、画像を光学的に読み取り、作業管理装置102内に画像データを取り込む。なお、スキャナ412は、OCR(Optical Character Reader)機能を持たせてもよい。また、プリンタ413は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ413には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。   The scanner 412 optically reads an image and takes in the image data into the work management apparatus 102. The scanner 412 may have an OCR (Optical Character Reader) function. The printer 413 prints image data and document data. As the printer 413, for example, a laser printer or an ink jet printer can be adopted.

(データベースの記憶内容)
つぎに、各種データベース(DB)の記憶内容について図5〜7を用いて説明する。各データベースは、具体的には、たとえば、図4に示したROM402、RAM403、磁気ディスク405、光ディスク407などの記憶装置によりその機能を実現する。
(Database contents)
Next, the contents stored in various databases (DB) will be described with reference to FIGS. Specifically, the functions of each database are realized by storage devices such as the ROM 402, the RAM 403, the magnetic disk 405, and the optical disk 407 shown in FIG.

図5は、センサ情報DBの記憶内容の一例を示す説明図である。センサ情報DB500は、作業者ごとに作業者IDとセンサ情報とを記憶する。作業者IDとは、作業者を特定する識別情報である。センサ情報Giとは、作業者が携帯するセンサユニットから得られた情報である。センサ情報Giは、時刻ごとに、腰加速度、音データ、腕加速度、位置情報を記憶する。たとえば、腰加速度はセンサユニット101aから得られる加速度であり、腕加速度はセンサユニット101bから得られる加速度である。音データおよび位置情報は、センサユニット101aまたはセンサユニット101bから得られる情報である。   FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the sensor information DB. The sensor information DB 500 stores a worker ID and sensor information for each worker. The worker ID is identification information that identifies the worker. The sensor information Gi is information obtained from a sensor unit carried by the worker. The sensor information Gi stores hip acceleration, sound data, arm acceleration, and position information for each time. For example, the waist acceleration is an acceleration obtained from the sensor unit 101a, and the arm acceleration is an acceleration obtained from the sensor unit 101b. The sound data and the position information are information obtained from the sensor unit 101a or the sensor unit 101b.

図6は、判定テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。判定テーブル600は、作業者の作業形態を特定するテーブルである。判定テーブル600では、評価項目ごとに、特徴量がどの作業形態に該当するかにより作業者の作業形態を特定するテーブルである。   FIG. 6 is an explanatory diagram of an example of the contents stored in the determination table. The determination table 600 is a table for specifying the work mode of the worker. The determination table 600 is a table that specifies the work form of the worker depending on which work form the feature value corresponds to for each evaluation item.

評価項目とは、作業者の挙動を評価する項目であり、センサ情報Giから得られた特徴量で表現される。特徴量はCxy(x=w,s,a、y=a〜e)と表記する。x=wの特徴量Cxyは、センサユニット101aから検出された加速度(腰加速度)に関する特徴量を示す。また、x=sの特徴量Cxyは、センサユニット101から検出された音データに関する特徴量を示す。また、x=aの特徴量Cxyは、センサユニット101bから検出された加速度(腕加速度)に関する特徴量を示す。   The evaluation item is an item for evaluating the behavior of the worker, and is expressed by a feature amount obtained from the sensor information Gi. The feature amount is expressed as Cxy (x = w, s, a, y = a to e). The feature amount Cxy of x = w indicates a feature amount related to acceleration (waist acceleration) detected from the sensor unit 101a. Further, the feature amount Cxy of x = s indicates a feature amount related to sound data detected from the sensor unit 101. Further, the feature amount Cxy of x = a indicates a feature amount related to acceleration (arm acceleration) detected from the sensor unit 101b.

また、y=aの特徴量Cxyは、検出された加速度または音データの振幅に関する特徴量を示す。また、y=bの特徴量Cxyは、検出された加速度の鉛直成分の平均に関する特徴量を示す。y=c〜eの特徴量Cxyは、検出された加速度または音データの各周波数成分に関する特徴量を示す。   The feature amount Cxy where y = a indicates the feature amount related to the detected acceleration or the amplitude of the sound data. Further, the feature value Cxy of y = b indicates a feature value related to the average of the vertical components of the detected acceleration. The feature amount Cxy of y = c to e indicates a feature amount related to each frequency component of the detected acceleration or sound data.

また、評価項目ごとに3段階(図6中、「大」、「中」、「小」)で特徴量Cxyを評価するため、2つのしきい値Cxy1,Cxy2(Cxy1<Cxy2)が評価項目ごとに設定されている。各評価項目において、特徴量CxyがCxy<Cxy1の場合、相対的に小さいことを示す(「小」に該当)。また、特徴量CxyがCxy1≦Cxy<Cxy2の場合、相対的に中程度であることを示す(「中」に該当)。また、特徴量CxyがCxy≧Cxy2の場合、相対的に大きいことを示す(「大」に該当)。   Further, in order to evaluate the feature amount Cxy in three stages (“large”, “medium”, and “small” in FIG. 6) for each evaluation item, two threshold values Cxy1, Cxy2 (Cxy1 <Cxy2) are evaluation items. It is set for each. In each evaluation item, when the feature amount Cxy is Cxy <Cxy1, this indicates that the feature amount is relatively small (corresponding to “small”). Further, when the feature amount Cxy is Cxy1 ≦ Cxy <Cxy2, it indicates that the feature amount is relatively medium (corresponding to “medium”). Further, when the feature amount Cxy is Cxy ≧ Cxy2, it indicates that it is relatively large (corresponding to “large”).

また、作業形態には、「屈み作業中」、「歩行中」、「耕耘機K使用」、「小型トラクタT1使用」、「大型トラクタT2使用」に区分けされる。この5種類の作業形態と特徴量Cxyによる評価項目の3段階評価(図7中、「大」、「中」、「小」)により、作業形態を特定することとなる。   Further, the work forms are classified into “being bent”, “walking”, “using the tiller K”, “using the small tractor T1”, and “using the large tractor T2”. The work form is specified by the three-stage evaluation (“large”, “medium”, and “small” in FIG. 7) of the evaluation items based on the five kinds of work forms and the feature amount Cxy.

ここで、作業形態を作業者の移動の有無で区別すると、「屈み作業中」とそれ以外の作業形態とで区別される。また、作業者の歩行の有無で区別すると、「歩行中」および「耕耘機K使用」とそれ以外に区別される。また、作業機械の使用有無で区別すると、「屈み作業中」および「歩行中」と、「耕耘機K使用」、「小型トラクタT1使用」および「大型トラクタT2使用」とに区別される。また、トラクタの使用有無で区別すると、「小型トラクタT1使用」および「大型トラクタT2使用」とそれ以外とで区別される。このような区別は、特徴量Cxyによる「大」、「中」、「小」の3段階評価で可能である。   Here, when the work forms are distinguished by the presence or absence of the movement of the worker, the work forms are distinguished from “being bent work” and other work forms. Further, when the worker is distinguished by the presence or absence of walking, it is classified into “walking” and “use of the cultivator K” and the others. Further, when the work machine is used, it is classified into “being bent” and “walking”, “using the tiller K”, “using the small tractor T1”, and “using the large tractor T2”. Further, when the tractor is used or not, it is distinguished from “use of small tractor T1” and “use of large tractor T2” and others. Such distinction can be made by three-level evaluation of “large”, “medium”, and “small” based on the feature amount Cxy.

ここで、評価項目となる特徴量Cxyについて具体的に説明する。   Here, the feature amount Cxy as an evaluation item will be specifically described.

特徴量Cwaは、センサユニット101aから検出された腰加速度の振幅の大きさをあらわしている。作業者が歩行している場合や耕耘機Kを使用している場合、腰加速度の振幅が大きくなる。一方、歩行者が停止している場合、腰加速度の振幅が小さくなる。また、トラクタT1,T2を運転している場合、トラクタT1,T2の移動により中程度の振幅が得られる。   The feature amount Cwa represents the amplitude of the waist acceleration detected from the sensor unit 101a. When the worker is walking or using the cultivator K, the amplitude of the waist acceleration increases. On the other hand, when the pedestrian is stopped, the amplitude of the hip acceleration is reduced. Further, when the tractors T1 and T2 are operated, a medium amplitude is obtained by the movement of the tractors T1 and T2.

特徴量Cwbは、センサユニット101aから検出された腰加速度の鉛直成分の平均の大きさによりセンサユニット101aの傾き、すなわち、作業者の胴体の姿勢をあらわしている。歩行中や耕耘機Kの使用中は、胴体が立っているため特徴量Cwbは大きくなるが、トラクタT1,T2の乗車中は座るため胴体が斜めになり特徴量Cwbは中程度になる。また、屈み作業のようにかがみ込めば胴体はさらに斜めになるため特徴量Cwbは小さくなる。   The feature amount Cwb represents the inclination of the sensor unit 101a, that is, the posture of the operator's torso, based on the average magnitude of the vertical components of the hip acceleration detected from the sensor unit 101a. While walking or using the cultivator K, the characteristic amount Cwb is large because the trunk is standing, but the characteristic body Cwb is medium because the trunk is inclined to sit while riding the tractors T1 and T2. Further, if the body is bent as in a bending operation, the body is further inclined, so that the characteristic amount Cwb is reduced.

特徴量Cwcは、センサユニット101aから検出された腰加速度の2[Hz]成分のパワースペクトラムである。特徴量Cwcは作業者自身が歩行している場合に大きくなる。したがって、特徴量Cwcが大きいと、「歩行中」または「耕耘機K使用」に該当する。   The feature amount Cwc is a power spectrum of a 2 [Hz] component of hip acceleration detected from the sensor unit 101a. The feature amount Cwc increases when the worker is walking. Therefore, when the feature amount Cwc is large, it corresponds to “while walking” or “use of the tiller K”.

特徴量Cwdは、センサユニット101aから検出された腰加速度の20[Hz]成分のパワースペクトラムである。20[Hz]成分の腰加速度は、大型トラクタT2のトラクタボディから発生する大型トラクタT2に固有な周波数成分である。したがって、特徴量Cwdが大きいと、「大型トラクタT2使用」に該当する。   The feature amount Cwd is a power spectrum of a 20 [Hz] component of hip acceleration detected from the sensor unit 101a. The hip acceleration of 20 [Hz] component is a frequency component specific to the large tractor T2 generated from the tractor body of the large tractor T2. Therefore, a large feature amount Cwd corresponds to “use of large tractor T2”.

特徴量Cweは、センサユニット101aから検出された腰加速度の25[Hz]成分のパワースペクトラムである。25[Hz]成分の腰加速度は、小型トラクタT1のトラクタボディから発生する小型トラクタT1に固有な周波数成分である。したがって、特徴量Cweが大きいと、「小型トラクタT1使用」に該当する。   The feature amount Cwe is a power spectrum of a 25 [Hz] component of hip acceleration detected from the sensor unit 101a. The waist acceleration of 25 [Hz] component is a frequency component specific to the small tractor T1 generated from the tractor body of the small tractor T1. Therefore, a large feature amount Cwe corresponds to “use of a small tractor T1”.

特徴量Csaは、センサユニット101から検出された音データの振幅の大きさをあらわしている。作業機械(耕耘機K、トラクタT1,T2)の使用中は、音データの振幅が大きくなるため、特徴量Csaは大きくなる。   The feature value Csa represents the magnitude of the amplitude of the sound data detected from the sensor unit 101. During use of the work machine (cultivator K, tractors T1, T2), the amplitude of the sound data is increased, and thus the feature value Csa is increased.

特徴量Cscは、センサユニット101から検出された音データの30[Hz]成分のパワースペクトラムである。30[Hz]成分の音データは、大型トラクタT2のエンジンの回転に依存した周波数成分である。したがって、特徴量Cscが大きいと、「大型トラクタT2使用」に該当する。   The feature amount Csc is a power spectrum of the 30 [Hz] component of the sound data detected from the sensor unit 101. The sound data of the 30 [Hz] component is a frequency component depending on the rotation of the engine of the large tractor T2. Therefore, a large feature amount Csc corresponds to “use of large tractor T2”.

特徴量Csdは、センサユニット101から検出された音データの35[Hz]成分のパワースペクトラムである。35[Hz]成分の音データは、小型トラクタT1のエンジンの回転に依存した周波数成分である。したがって、特徴量Csdが大きいと、「小型トラクタT1使用」に該当する。   The feature amount Csd is a power spectrum of a 35 [Hz] component of the sound data detected from the sensor unit 101. The sound data of the 35 [Hz] component is a frequency component depending on the rotation of the engine of the small tractor T1. Therefore, a large feature amount Csd corresponds to “use of a small tractor T1”.

特徴量Cseは、センサユニット101から検出された音データの75[Hz]成分のパワースペクトラムである。75[Hz]成分の音データは、耕耘機Kのエンジンの回転に依存した周波数成分である。したがって、特徴量Cseが大きいと、「耕耘機K使用」に該当する。   The feature amount Cse is a power spectrum of a 75 [Hz] component of sound data detected from the sensor unit 101. The sound data of the 75 [Hz] component is a frequency component depending on the rotation of the engine of the cultivator K. Therefore, if the characteristic amount Cse is large, it corresponds to “use of the tiller K”.

なお、これら特徴量Csc,Csd,Cseは、作業機械のアイドリング時に発生する音の周波数成分のパワースペクトラムである。   Note that these feature amounts Csc, Csd, and Cse are power spectra of frequency components of sounds generated when the work machine is idling.

特徴量Caaは、センサユニット101bから検出された腕加速度の振幅の大きさをあらわしている。作業者が屈み作業中の場合や歩行している場合は、腕が振れるため、特徴量Caaは大きくなる。また、耕耘機Kの使用中も耕耘機Kからの振動が腕に伝達されるため、特徴量Caaは中程度の大きさとなる。   The feature amount Caa represents the magnitude of the amplitude of the arm acceleration detected from the sensor unit 101b. When the worker bends and is walking, the arm swings and the feature amount Caa increases. In addition, since the vibration from the cultivator K is transmitted to the arm even when the cultivator K is in use, the characteristic amount Caa has a medium size.

特徴量Cabは、センサユニット101bから検出された腕加速度の鉛直成分の平均の大きさによりセンサユニット101bの傾き、すなわち、作業者の腕の姿勢をあらわしている。腕の姿勢によって、特徴量Cabが変化し、腕を水平にしている大型トラクタT2の搭乗中は特徴量Cab=0に近く、垂直に近づくにつれて特徴量Cabは大きくなる。   The feature amount Cab represents the inclination of the sensor unit 101b, that is, the posture of the operator's arm based on the average magnitude of the vertical components of the arm acceleration detected from the sensor unit 101b. The feature amount Cab changes depending on the posture of the arm, and the feature amount Cab is close to 0 when the large tractor T2 is leveled, and the feature amount Cab increases as it approaches the vertical.

特徴量Cacは、センサユニット101bから検出された腕加速度の20[Hz]成分のパワースペクトラムである。20[Hz]成分の腕加速度は、大型トラクタT2のトラクタボディから発生する大型トラクタT2に固有な周波数成分である。したがって、特徴量Cacが大きいと、「大型トラクタT2使用」に該当する。   The feature amount Cac is a power spectrum of the 20 [Hz] component of the arm acceleration detected from the sensor unit 101b. The arm acceleration of 20 [Hz] component is a frequency component specific to the large tractor T2 generated from the tractor body of the large tractor T2. Therefore, a large feature amount Cac corresponds to “use of large tractor T2”.

特徴量Cadは、センサユニット101bから検出された腕加速度の25[Hz]成分のパワースペクトラムである。25[Hz]成分の腕加速度は、小型トラクタT1のトラクタボディまたは耕耘機Kから発生する固有な周波数成分である。したがって、特徴量Cadが大きいと、「耕耘機K使用」、「小型トラクタT1使用」に該当する。   The feature amount Cad is a power spectrum of a 25 [Hz] component of the arm acceleration detected from the sensor unit 101b. The arm acceleration of 25 [Hz] component is a unique frequency component generated from the tractor body of the small tractor T1 or the tiller K. Therefore, when the feature amount Cad is large, it corresponds to “use of the tiller K” and “use of the small tractor T1”.

このように、評価項目ごとに特徴量Cxyが示す意味が異なるため、評価項目を組み合わせることで、作業形態を特定することが可能となる。たとえば、特徴量Cwa,Cwbでは「歩行中」であるか「耕耘機K使用」であるかを区別できないが、特徴量CsaやCadを組み合わせることで、区別することができる。同様に、特徴量Cwa,Cwbでは「小型トラクタT1使用」であるか「大型トラクタT2使用」であるかを区別できないが、特徴量CwdやCweを組み合わせることで、区別することができる。   As described above, since the meaning indicated by the feature amount Cxy is different for each evaluation item, it is possible to specify the work mode by combining the evaluation items. For example, the feature amounts Cwa and Cwb cannot be distinguished from “walking” or “using the tiller K”, but can be distinguished by combining the feature amounts Csa and Cad. Similarly, the feature amounts Cwa and Cwb cannot be distinguished from “use of the small tractor T1” or “use of the large tractor T2”, but can be distinguished by combining the feature amounts Cwd and Cwe.

図7は、地図情報DBの記憶内容の一例を示す説明図である。地図情報DB700は、ブロックごとに対象農場(の識別コード)を記憶している。ブロックとは、任意の領域であり、矩形領域である場合は、頂点座標により特定される。図7では、たとえば、ブロックB1〜B4が農場F1内のブロックであることを示している。   FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the map information DB. The map information DB 700 stores the target farm (its identification code) for each block. A block is an arbitrary area, and when it is a rectangular area, it is specified by vertex coordinates. In FIG. 7, for example, the blocks B1 to B4 are blocks in the farm F1.

(作業管理装置102の機能的構成)
図8は、作業管理装置102の機能的構成を示すブロック図である。作業管理装置102は、取得部801と算出部802と特定部803と出力部804とを含む構成である。取得部801〜出力部804は、具体的には、たとえば、図4に示したROM402、RAM403、磁気ディスク405、光ディスク407などの記憶装置に記憶されたプログラムをCPU401に実行させることにより、または、I/F409により、その機能を実現する。
(Functional configuration of work management apparatus 102)
FIG. 8 is a block diagram showing a functional configuration of the work management apparatus 102. The work management apparatus 102 includes an acquisition unit 801, a calculation unit 802, a specification unit 803, and an output unit 804. Specifically, the acquisition unit 801 to the output unit 804 cause the CPU 401 to execute a program stored in a storage device such as the ROM 402, the RAM 403, the magnetic disk 405, and the optical disk 407 illustrated in FIG. The function is realized by the I / F 409.

取得部801は、端末本体に伝達された動特性を検出する端末から、作業機械を使用する作業者が端末を携帯している期間中に作業者および作業機械から伝達された動特性に関する情報を取得する機能を有する。具体的には、たとえば、センサユニット101内の加速度センサ306から検出された所定時間ごとの腰加速度や腕加速度をセンサ情報DB500から抽出する。   The acquisition unit 801 obtains information on the dynamic characteristics transmitted from the worker and the work machine while the worker using the work machine is carrying the terminal from the terminal that detects the dynamic characteristics transmitted to the terminal body. Has a function to acquire. Specifically, for example, the hip acceleration and arm acceleration for each predetermined time detected from the acceleration sensor 306 in the sensor unit 101 are extracted from the sensor information DB 500.

また、取得部801は、さらに、端末が端末本体外の音を検出する場合、端末から、作業者が端末を携帯している期間中における音に関する情報を取得する。具体的には、たとえば、センサユニット101内のマイク307から得られた所定時間ごとの音データをセンサ情報DB500から抽出する。   Further, when the terminal detects a sound outside the terminal main body, the acquisition unit 801 acquires information regarding the sound during the period in which the worker is carrying the terminal from the terminal. Specifically, for example, sound data for every predetermined time obtained from the microphone 307 in the sensor unit 101 is extracted from the sensor information DB 500.

また、取得部801は、端末が端末本体の位置を検出する場合、端末から、作業者が端末を携帯している期間中における位置に関する情報を取得する機能を有する。具体的には、たとえば、センサユニット101内のGPS305から得られた所定時間ごとの位置情報をセンサ情報DB500から抽出する。   In addition, when the terminal detects the position of the terminal body, the acquisition unit 801 has a function of acquiring information regarding the position during the period in which the worker is carrying the terminal from the terminal. Specifically, for example, position information for each predetermined time obtained from the GPS 305 in the sensor unit 101 is extracted from the sensor information DB 500.

算出部802は、取得部801によって取得された情報に基づいて、期間中における作業者の挙動を評価する評価項目ごとに、作業者の挙動に応じた動特性を評価する特徴量を算出する機能を有する。具体的には、たとえば、腰加速度や腕加速度については、その最大値と最小値から振幅を算出することで特徴量Cwa,Caaとする。また、鉛直成分の平均値を算出することで、特徴量Cwb,Cabとする。また、高速フーリエ変換により、2[Hz]成分、20[Hz]成分、25[Hz]成分となる特徴量Cwc,Cwd,Cwe,Cac,Cadを算出する。   The calculation unit 802 has a function of calculating a feature value for evaluating a dynamic characteristic according to the worker's behavior for each evaluation item for evaluating the worker's behavior during the period based on the information acquired by the acquisition unit 801. Have Specifically, for example, with regard to waist acceleration and arm acceleration, the amplitudes are calculated from the maximum value and the minimum value to obtain the feature amounts Cwa and Caa. Further, the feature values Cwb and Cab are obtained by calculating the average value of the vertical components. Also, feature quantities Cwc, Cwd, Cwe, Cac, and Cad that are 2 [Hz] components, 20 [Hz] components, and 25 [Hz] components are calculated by fast Fourier transform.

また、算出部802は、取得部801によって取得された音に関する情報に基づいて、特徴量を算出する機能を有する。具体的には、たとえば、音データについては、その最大値と最小値から振幅を算出することで特徴量Csaとする。また、高速フーリエ変換により、30[Hz]成分、35[Hz]成分、75[Hz]成分となる特徴量Csc,Csd,Cseを算出する。   In addition, the calculation unit 802 has a function of calculating a feature amount based on information regarding the sound acquired by the acquisition unit 801. Specifically, for example, for sound data, the amplitude is calculated from the maximum value and the minimum value, and the characteristic value Csa is obtained. Also, feature quantities Csc, Csd, and Cse that are 30 [Hz], 35 [Hz], and 75 [Hz] components are calculated by fast Fourier transform.

特定部803は、算出部802によって算出された算出結果に基づいて、作業者の作業形態を特定する機能を有する。具体的には、図6に示した判定テーブル600を用いて、算出された各特徴量Cxyをすべて満足する作業形態を特定する。なお、複数の評価項目のうち1つが該当しない場合でも、残余のすべてが該当すれば、すべて満足する場合と同様に作業形態を特定してもよい。   The specifying unit 803 has a function of specifying the work mode of the worker based on the calculation result calculated by the calculating unit 802. Specifically, using the determination table 600 shown in FIG. 6, a work mode that satisfies all the calculated feature values Cxy is specified. Even if one of the plurality of evaluation items does not correspond, if all of the remaining items are applicable, the work mode may be specified as in the case where all of the evaluation items are satisfied.

また、特定部803は、作業者の位置を特定する機能を有する。具体的には、たとえば、取得部801によって得られた位置情報を含むブロックを特定し、特定されたブロックに該当する農場を地図情報DB700から抽出する。   The specifying unit 803 has a function of specifying the position of the worker. Specifically, for example, a block including position information obtained by the acquisition unit 801 is specified, and a farm corresponding to the specified block is extracted from the map information DB 700.

出力部804は、特定部803によって特定された作業形態に関する情報を出力する機能を有する。具体的には、出力部804は、作成部841と作業履歴DB842と表示部843とを有する。作成部841は、特定部803から得られた情報により、作業履歴DB842を作成する。   The output unit 804 has a function of outputting information regarding the work mode specified by the specifying unit 803. Specifically, the output unit 804 includes a creation unit 841, a work history DB 842, and a display unit 843. The creation unit 841 creates the work history DB 842 based on the information obtained from the specifying unit 803.

図9は、作業履歴DB842の記憶内容の一例を示す説明図である。図9において、作業者ID:0001は作業者:甲を示しており、作業者ID:0002は作業者:乙を示している。図9の作業履歴DB842の記憶内容は、図2に示した農作業の作業履歴をデータ化したものである。   FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the work history DB 842. In FIG. 9, worker ID: 0001 indicates worker: former A, and worker ID: 0002 indicates worker: second. The stored contents of the work history DB 842 in FIG. 9 are data obtained by converting the work history of the farm work shown in FIG.

図8に戻って、表示部843は、作業履歴DB842を参照して、作業履歴を表示画面に表示する機能を有する。表示内容は、図9に示した作業履歴DB842を作業者ごとに抽出して、作業者別に表示してもよく、作業機械ごとに作業履歴DB842を加工して表示してもよい。また、表示画面への表示のほか、プリンタによる印刷出力でもよい。   Returning to FIG. 8, the display unit 843 has a function of displaying the work history on the display screen with reference to the work history DB 842. The display contents may be extracted for each worker from the work history DB 842 shown in FIG. 9 and displayed for each worker, or may be displayed by processing the work history DB 842 for each work machine. In addition to display on the display screen, print output by a printer may be used.

図10は、表示部843による表示内容の一例を示す説明図である。図10では、作業機械ごとの作業履歴1000を表示している。   FIG. 10 is an explanatory diagram illustrating an example of the display content on the display unit 843. In FIG. 10, a work history 1000 for each work machine is displayed.

(作業管理処理手順)
図11および図12は、作業管理装置102による作業管理処理手順を示すフローチャートである。まず、図11において、作業管理装置102は、未選択の作業者IDがあるか否かを判断し(ステップS1101)、未選択の作業者IDがある場合(ステップS1101:Yes)、未選択の作業者IDを選択する(ステップS1102)。
(Work management processing procedure)
11 and 12 are flowcharts showing a work management processing procedure by the work management apparatus 102. First, in FIG. 11, the work management apparatus 102 determines whether there is an unselected worker ID (step S1101). If there is an unselected worker ID (step S1101: Yes), the unselected worker ID is not selected. An operator ID is selected (step S1102).

そして、作業管理装置102は、単位時間をあらわす区間の区間ID:jをj=1とし(ステップS1103)、選択作業者IDのセンサ情報Giから第j区間の時間幅Tj(たとえば、10秒)分のセンサ情報Giを取得部801により取得する(ステップS1104)。たとえば、図5において、センサ情報Giが1秒単位で取得されている場合は、10秒分のセンサ情報Giを取得する。   Then, the work management apparatus 102 sets the section ID: j of the section representing the unit time to j = 1 (step S1103), and the time width Tj (for example, 10 seconds) of the jth section from the sensor information Gi of the selected worker ID. Minute sensor information Gi is acquired by the acquisition unit 801 (step S1104). For example, in FIG. 5, when the sensor information Gi is acquired in units of 1 second, the sensor information Gi for 10 seconds is acquired.

つぎに、作業管理装置102は、算出部802により、特徴量算出処理を実行する(ステップS1105)。特徴量算出処理については、図13および図14で後述する。このあと、作業管理装置102は、地図情報DB700を参照することにより、特定部803により現在位置での居場所(どの農場にいるか)を特定し(ステップS1106)、判定テーブル600を参照することにより、作業形態候補を特定する(ステップS1107)。ステップS1107では、作業管理装置102は、加速度センサ306から得られる特徴量を用いて、作業形態候補を特定する。   Next, the work management apparatus 102 uses the calculation unit 802 to execute a feature amount calculation process (step S1105). The feature amount calculation process will be described later with reference to FIGS. 13 and 14. Thereafter, the work management apparatus 102 refers to the map information DB 700 to identify the whereabouts (in which farm) at the current position by the identifying unit 803 (step S1106), and refers to the determination table 600. A work form candidate is specified (step S1107). In step S <b> 1107, the work management apparatus 102 specifies a work form candidate using the feature amount obtained from the acceleration sensor 306.

つぎに、作業管理装置102は、特定部803により、特定された作業形態候補が作業機械を使用する作業形態であるか否かを判断する(ステップS1108)。具体的には、たとえば、作業管理装置102は、加速度の特徴量により、作業形態が「耕耘機K使用」、「小型トラクタT1使用」または「大型トラクタT2使用」であるかそれ以外であるかを判断する(ステップS1108)。作業機械を使用する作業形態である場合(ステップS1108:Yes)、図12のステップS1201に移行する。   Next, the work management apparatus 102 determines whether or not the identified work form candidate is a work form that uses the work machine, by using the identifying unit 803 (step S1108). Specifically, for example, the work management apparatus 102 determines whether the work form is “use of a cultivator K”, “use of a small tractor T1”, “use of a large tractor T2”, or otherwise, depending on a feature amount of acceleration. Is determined (step S1108). If it is a work form that uses the work machine (step S1108: Yes), the process proceeds to step S1201 in FIG.

一方、作業機械を使用しない作業形態である場合(ステップS1108:No)、作業管理装置102は、機械使用開始時刻Tsおよび累積時間TA1をリセットする(ステップS1109)。そして、作業管理装置102は、作業形態候補と位置情報とにより作業形態を特定する(ステップS1110)。たとえば、作業者の居場所が農場でかつ作業機械の移動中である場合は、農作業(たとえば、耕耘)であると判断される。一方、作業者の居場所が農場でなくかつ作業機械の移動中である場合は、資材置き場と農場との間の移動中であると判断される。また、作業者の居場所が農場でかつ作業機械を使用していない場合は、屈み作業や農場内の歩行であると特定される。   On the other hand, when the work mode does not use the work machine (step S1108: No), the work management apparatus 102 resets the machine use start time Ts and the accumulated time TA1 (step S1109). Then, the work management apparatus 102 specifies a work form based on the work form candidates and the position information (step S1110). For example, when the worker's place is a farm and the work machine is moving, it is determined that the worker is farming (for example, tillage). On the other hand, when the worker's place is not a farm and the working machine is moving, it is determined that the worker is moving between the material storage and the farm. Further, when the worker's place is on the farm and no working machine is used, it is specified that the worker is bending or walking on the farm.

このあと、作業管理装置102は、jをインクリメントし(ステップS1111)、次区間である第j区間の時間幅Tj分のセンサ情報Giがあるか否かを判断する(ステップS1112)。センサ情報Giがある場合(ステップS1112:Yes)、ステップS1104に戻り、センサ情報Giがない場合(ステップS1112:No)、作業管理装置102は、作成部841により、作業履歴テーブルを作成して(ステップS1113)、ステップS1101に戻る。   Thereafter, the work management apparatus 102 increments j (step S1111), and determines whether or not there is sensor information Gi for the time width Tj of the j-th section, which is the next section (step S1112). When there is sensor information Gi (step S1112: Yes), the process returns to step S1104. When there is no sensor information Gi (step S1112: No), the work management apparatus 102 creates a work history table by the creation unit 841 ( Step S1113) and return to Step S1101.

そして、ステップS1101において、作業管理装置102は、未選択の作業者IDがない場合(ステップS1101:No)、出力処理をおこなって作業履歴を表示する(ステップS1114)。これにより、一連の処理を終了する。   In step S1101, if there is no unselected worker ID (step S1101: No), the work management apparatus 102 performs output processing and displays a work history (step S1114). As a result, the series of processes is completed.

また、ステップS1108で作業機械を使用する作業形態候補であると判断された場合(ステップS1108:Yes)、図12において、作業管理装置102は、その作業機械を使用する作業形態候補が初回の特定での作業形態候補であるか否かを判断する(ステップS1201)。   If it is determined in step S1108 that the work form candidate uses the work machine (step S1108: Yes), in FIG. 12, the work management apparatus 102 identifies the work form candidate that uses the work machine for the first time. It is determined whether or not it is a work mode candidate at (step S1201).

具体的には、作業機械を使用する作業形態候補が初回の特定での作業形態候補の場合は、作業機械のアイドリング中と判断される。アイドリング中である場合は、作業者がその作業機械を使用し始めることがわかる。なお、アイドリング中であることを特定するのは、作業機械の移動中に、トラクタT1,T2に飛び乗ったり、耕耘機Kを押す作業者が変わったりすることは、常識的な農作業としてありえないからである。   Specifically, when the work form candidate that uses the work machine is the first work form candidate, it is determined that the work machine is idling. When idling, it can be seen that the worker begins to use the work machine. Note that idling is specified because jumping onto the tractors T1 and T2 or changing the operator pushing the cultivator K during the movement of the work machine is impossible as common-sense farm work. is there.

したがって、初回の特定である場合(ステップS1201:Yes)、作業管理装置102は、センサ情報Gi内の第j区間の時刻を機械使用開始時刻Tsとして作業テーブル(不図示)に登録し(ステップS1202)、ステップS1203に移行する。たとえば、図5において、センサ情報Giの時刻t1〜t3を含む第j区間において初回の特定と判断された場合は、時刻t1が機械使用開始時刻Tsとして登録される。一方、初回の特定でない場合(ステップS1201:No)、すでに機械使用開始時刻Tsが登録されているため、ステップS1203に移行する。   Therefore, when it is the first specification (step S1201: Yes), the work management apparatus 102 registers the time of the j-th section in the sensor information Gi as a machine use start time Ts in a work table (not shown) (step S1202). ), The process proceeds to step S1203. For example, in FIG. 5, when it is determined as the first specification in the j-th section including the times t1 to t3 of the sensor information Gi, the time t1 is registered as the machine use start time Ts. On the other hand, if it is not the first specification (step S1201: No), since the machine use start time Ts has already been registered, the process proceeds to step S1203.

また、ステップS1203では、作業管理装置102は、第j区間の位置情報を作業テーブルに登録する(ステップS1203)。具体的には、図5において、時刻t1〜t3が第j区間である場合、位置情報P1〜P3を作業テーブルに登録する。   In step S1203, the work management apparatus 102 registers the position information of the jth section in the work table (step S1203). Specifically, in FIG. 5, when the times t1 to t3 are the jth section, the position information P1 to P3 is registered in the work table.

そして、作業管理装置102は、累積時間TA1に時間幅Tjを加算することで累積時間TA1を更新する(ステップS1204)。このあと、作業管理装置102は、累積時間TA1がTA1≧TA2であるか否かを判断する(ステップS1205)。TA2はしきい値であり、たとえば、10分などに設定しておく。すなわち、ステップS1205では、作業管理装置102は、作業機械が時間幅TA2以上継続して使用されているか否か(作業機械を使用する同一作業形態が連続特定されたか)を判断する。   Then, the work management apparatus 102 updates the accumulated time TA1 by adding the time width Tj to the accumulated time TA1 (step S1204). Thereafter, the work management apparatus 102 determines whether or not the accumulated time TA1 is TA1 ≧ TA2 (step S1205). TA2 is a threshold and is set to 10 minutes, for example. In other words, in step S1205, the work management apparatus 102 determines whether or not the work machine is continuously used for the time width TA2 or more (whether the same work form using the work machine has been continuously specified).

TA1≧TA2でない場合(ステップS1205:No)、ステップS1110に移行する。一方、TA1≧TA2である場合(ステップS1205:Yes)、作業機械が時間幅TA2以上継続して使用されていることとなり、つぎに、作業管理装置102は、連続時間TA2中、作業者が移動していたか否かを判断する(ステップS1206)。この判断では、連続時間TA2中の作業者の位置情報の軌跡が略一点(作業者が移動しない程度の幅を持たせてもよい)にとどまっているか変化しているかを判断する。   If TA1 ≧ TA2 is not satisfied (step S1205: NO), the process proceeds to step S1110. On the other hand, when TA1 ≧ TA2 (step S1205: Yes), the work machine is continuously used for the time width TA2 or more. Next, the work management apparatus 102 moves the worker during the continuous time TA2. It is determined whether or not it has been done (step S1206). In this determination, it is determined whether or not the trajectory of the position information of the worker during the continuous time TA2 remains at approximately one point (the width may be such that the worker does not move) or has changed.

略一点にとどまっている場合(ステップS1206:No)は、作業機械とともに作業者が移動していないこととなり、実質的に作業をしていないとみなされる。この場合はステップS1110に移行する。   If it remains at approximately one point (step S1206: No), it means that the worker is not moving with the work machine, and that it is considered that the worker is not substantially working. In this case, the process proceeds to step S1110.

一方、連続時間TA2中、作業者が移動していたと判断された場合(ステップS1206:Yes)、単に作業機械のそばを作業者が通り過ぎたのではなく、作業機械のアイドリングを作業者がおこなっていたこととなる。この場合、作業管理装置102は、音データの特徴量Csc〜Cseによりアイドリング中である作業機械の作業機械種を特定する(ステップS1207)。   On the other hand, if it is determined that the worker has moved during the continuous time TA2 (step S1206: Yes), the worker is not simply passing by the work machine, but the worker is idling the work machine. It will be. In this case, the work management apparatus 102 specifies the work machine type of the work machine that is idling based on the sound data feature amounts Csc to Cse (step S1207).

具体的には、作業機械使用開始時のときは、作業機械はアイドリング状態であるため、アイドリング時固有の加速度や音データの特徴量で作業形態を特定することができる。アイドリング状態での加速度や音データを使用する理由は、耕耘中では、土が固いか柔らかいかの土の状態でエンジンの負荷が変わり、加速度や音の周波数成分が変化することがあるが、アイドリング時は周波数成分の変化が少ないため、作業形態特定の精度が向上するためである。   Specifically, since the work machine is in an idling state at the start of use of the work machine, the work form can be specified by the acceleration and sound data feature values unique to idling. The reason for using acceleration and sound data in idling is that during tillage, the engine load changes depending on whether the soil is hard or soft, and the acceleration and sound frequency components may change. This is because the accuracy of specifying the work mode is improved because there is little change in frequency components.

(特徴量算出処理手順)
図13および図14は、図11に示した特徴量算出処理(ステップS1105)の詳細な処理手順を示すフローチャートである。まず、図13において、作業管理装置102は、時間幅Tj内の腰加速度の最大値および最小値から特徴量Cwaを算出する(ステップS1301)。つぎに、作業管理装置102は、時間幅Tj内の腰加速度の鉛直成分の平均から特徴量Cwbを算出する(ステップS1302)。そして、時間幅Tj内の腰加速度を高速フーリエ変換し(ステップS1303)、高速フーリエ変換の結果により、特徴量Cwc〜Cweを算出する(ステップS1304〜S1306)。そして、特徴量Cwc〜Cweを作業テーブルに保存する(ステップS1307)。
(Feature amount calculation processing procedure)
13 and 14 are flowcharts showing the detailed processing procedure of the feature amount calculation processing (step S1105) shown in FIG. First, in FIG. 13, the work management apparatus 102 calculates a feature amount Cwa from the maximum and minimum values of hip acceleration within the time width Tj (step S1301). Next, the work management apparatus 102 calculates the feature amount Cwb from the average of the vertical components of the hip acceleration within the time width Tj (step S1302). Then, the hip acceleration within the time width Tj is subjected to fast Fourier transform (step S1303), and feature amounts Cwc to Cwe are calculated based on the result of the fast Fourier transform (steps S1304 to S1306). Then, the feature amounts Cwc to Cwe are stored in the work table (step S1307).

図14において、作業管理装置102は、時間幅Tj内の音データの最大値および最小値から特徴量Csaを算出する(ステップS1400)。つぎに、作業管理装置102は、時間幅Tj内の音データを高速フーリエ変換し(ステップS1401)、高速フーリエ変換の結果により、特徴量Csc,Csd,Cseを算出する(ステップS1402〜S1404)。そして、作業管理装置102は、特徴量Csc,Csd,Cseを作業テーブルに保存する(ステップS1405)。   In FIG. 14, the work management apparatus 102 calculates a feature amount Csa from the maximum value and the minimum value of the sound data within the time width Tj (step S1400). Next, the work management apparatus 102 performs fast Fourier transform on the sound data within the time width Tj (step S1401), and calculates feature amounts Csc, Csd, and Cse based on the result of the fast Fourier transform (steps S1402 to S1404). Then, the work management apparatus 102 stores the feature amounts Csc, Csd, and Cse in the work table (step S1405).

また、作業管理装置102は、時間幅Tj内の腕加速度の最大値および最小値から特徴量Caaを算出する(ステップS1406)。つぎに、作業管理装置102は、時間幅Tj内の腕加速度の鉛直成分の平均から特徴量Cabを算出する(ステップS1407)。そして、作業管理装置102は、時間幅Tj内の腕加速度を高速フーリエ変換し(ステップS1408)、高速フーリエ変換の結果により、特徴量Cac,Cadを算出する(ステップS1409,S1410)。そして、作業管理装置102は、特徴量Cac,Cadを作業テーブルに保存し(ステップS1411)、ステップS1106に移行する。   In addition, the work management apparatus 102 calculates the feature amount Caa from the maximum value and the minimum value of the arm acceleration within the time width Tj (step S1406). Next, the work management apparatus 102 calculates the feature amount Cab from the average of the vertical components of the arm acceleration within the time width Tj (step S1407). Then, the work management apparatus 102 performs fast Fourier transform on the arm acceleration within the time width Tj (step S1408), and calculates feature amounts Cac and Cad based on the result of the fast Fourier transform (steps S1409 and S1410). Then, the work management apparatus 102 stores the feature values Cac and Cad in the work table (step S1411), and proceeds to step S1106.

このように、上述した実施の形態によれば、作業機械ではなく作業者にのみセンサユニット101を取り付けるが、作業者の挙動や作業機械を介して伝達される動特性を利用することで、作業機械に取り付けた場合の作業管理の煩雑さを防止することができる。また、作業機械にセンサユニットを取り付ける必要がないため、設備コストの低減化を図ることができる。また、加速度、音、位置を用いて作業機械の使用中を判定するため、近接した作業機械を誤検出してしまうことを防止することができる。   As described above, according to the above-described embodiment, the sensor unit 101 is attached only to the worker, not to the work machine, but by using the behavior of the worker and the dynamic characteristics transmitted through the work machine, The complexity of work management when attached to the machine can be prevented. Moreover, since it is not necessary to attach a sensor unit to the work machine, the equipment cost can be reduced. In addition, since the use of the work machine is determined using the acceleration, sound, and position, it is possible to prevent erroneous detection of a work machine in the vicinity.

また、各種特徴量Cxyを組み合わせることで、作業者が、
(1)屈み作業中であるかそれ以外か
(2)歩行中であるかそれ以外か
(3)作業機械の使用中であるかそれ以外か
(4)どの作業機械の使用中であるか
(5)歩行中であっても、単なる歩行中であるか耕耘機を使用しての歩行中か
(6)作業機械の使用中である場合、作業機械がアイドリング中か
(7)作業機械の使用中である場合、農場での使用かそれ以外の場所での使用か
といった作業形態を具体的に特定することができる。
Also, by combining various feature values Cxy, the operator can
(1) Being bent or otherwise (2) Walking or otherwise (3) Working machine in use or otherwise (4) Which working machine is in use ( 5) Even when walking, is it merely walking or walking using a cultivator? (6) If the work machine is in use, is the work machine idling? (7) Use of the work machine If it is in the middle, it is possible to specifically specify the work form such as use on a farm or other place.

このように、いつどの農場でどの作業者がどのくらい農作業をしたか/作業機械を使用したかといった作業履歴が得られるため、農作物の原価計算を求める際に利用することができ、農作業の労力や農作業に投入したコスト(人件費、資材、機材)に見合った価格を設定することができる。   In this way, since the work history such as when and how much farmer did what farm work / work machine was used, it can be used when calculating the cost of crops, It is possible to set a price that is commensurate with the costs (labor costs, materials, equipment) spent on farm work.

なお、上述した実施の形態では、加速度や音データの周波数成分を特定の周波数(20[Hz]など)として説明したが、作業機械に応じて適宜変更してもよい。また、作業管理装置102内の各機能をセンサユニットとは異なるコンピュータで構築しているが、センサユニットに作業管理プログラムをインストールしてもよい。また、加速度センサ306やGPS305を備えた既存の携帯電話機に作業管理プログラムをインストールすることで、低コストで作業管理を実現することもできる。   In the above-described embodiment, the frequency component of acceleration and sound data has been described as a specific frequency (20 [Hz], etc.), but may be changed as appropriate according to the work machine. Moreover, although each function in the work management apparatus 102 is constructed by a computer different from the sensor unit, a work management program may be installed in the sensor unit. Also, by installing a work management program in an existing mobile phone equipped with the acceleration sensor 306 and the GPS 305, work management can be realized at low cost.

また、作業形態候補の特定(ステップS1107)においては、加速度センサ306から得られる特徴量により、作業形態候補を特定していたが、音データから得られる特徴量を併用してもよい。このように、加速度の特徴量と音データの特徴量を併用することで、エンジンによる振動と音が一定期間連続して発生していることがわかり、作業形態候補の特定精度の向上を図ることができる。この場合、判定テーブル600において、作業機械のアイドリング中であることをあらわす特徴量Csc,Csd,Cseのほか、作業機械の移動中に発生する音の周波数成分のパワースペクトラムとなる特徴量も設定しておけばよい。   In the specification of the work form candidate (step S1107), the work form candidate is specified based on the feature amount obtained from the acceleration sensor 306. However, the feature amount obtained from the sound data may be used in combination. In this way, by using the acceleration feature quantity and the sound data feature quantity together, it can be seen that the vibration and sound generated by the engine are continuously generated for a certain period of time, and the work form candidate identification accuracy is improved. Can do. In this case, in the determination table 600, in addition to the feature values Csc, Csd, and Cse indicating that the work machine is idling, a feature value that is a power spectrum of the frequency component of the sound generated while the work machine is moving is set. Just keep it.

なお、本実施の形態で説明した作業管理方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本作業管理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、CD−ROM、MO、DVD等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また本作業管理プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。   The work management method described in this embodiment can be realized by executing a program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a workstation. The work management program is recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, a flexible disk, a CD-ROM, an MO, and a DVD, and is executed by being read from the recording medium by the computer. The work management program may be distributed via a network such as the Internet.

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。   The following additional notes are disclosed with respect to the embodiment described above.

(付記1)コンピュータを、
端末本体に伝達された動特性を検出する端末から、作業機械を使用する作業者が前記端末を携帯している期間中に前記作業者および作業機械から伝達された動特性に関する情報を取得する取得手段、
前記取得手段によって取得された情報に基づいて、前記期間中における前記作業者の挙動を評価する評価項目ごとに、前記作業者の挙動に応じた動特性を評価する特徴量を算出する算出手段、
前記算出手段によって算出された算出結果に基づいて、前記作業者の作業形態を特定する特定手段、
前記特定手段によって特定された作業形態に関する情報を出力する出力手段、
として機能させることを特徴とする作業管理プログラム。
(Appendix 1) Computer
Acquisition of information relating to dynamic characteristics transmitted from the worker and the work machine during a period in which a worker using the work machine is carrying the terminal from a terminal that detects the dynamic characteristics transmitted to the terminal body means,
Based on the information acquired by the acquisition means, for each evaluation item for evaluating the behavior of the worker during the period, a calculation means for calculating a feature value for evaluating a dynamic characteristic according to the behavior of the worker,
A specifying unit for specifying a work mode of the worker based on a calculation result calculated by the calculation unit;
Output means for outputting information on the work mode specified by the specifying means;
Work management program characterized by functioning as

(付記2)前記算出手段は、
前記作業者の歩行または前記作業者が搭乗して運転する作業機械の移動により発生する振動に関する動特性を評価する第1の特徴量、前記作業者の姿勢に応じて発生する動特性を評価する第2の特徴量、前記作業者の歩行に固有な振動に関する動特性を評価する第3の特徴量、または、前記作業者が使用する作業機械に固有な振動に関する動特性を評価する第4の特徴量のうち、少なくともいずれか1つの特徴量を算出し、
前記特定手段は、
前記算出手段によって算出された特徴量の組み合わせに基づいて、前記作業者の作業形態を特定することを特徴とする付記1に記載の作業管理プログラム。
(Supplementary Note 2) The calculation means includes:
A first characteristic value for evaluating a dynamic characteristic related to vibration generated by the worker's walking or a movement of a work machine on which the worker is boarded and driving, and a dynamic characteristic generated according to the posture of the worker are evaluated. A second feature value, a third feature value for evaluating a dynamic characteristic related to vibration inherent in the worker's walking, or a fourth characteristic value for evaluating a dynamic characteristic related to vibration specific to the work machine used by the worker Calculate at least one of the feature quantities,
The specifying means is:
The work management program according to appendix 1, wherein the work form of the worker is specified based on a combination of feature amounts calculated by the calculation means.

(付記3)前記算出手段は、
さらに、前記作業者の腕の振りに応じて発生する振動に関する動特性を評価する第5の特徴量、前記作業者の腕の姿勢に応じて発生する動特性を評価する第6の特徴量、または、前記作業者の腕を介して前記作業機械から伝達される前記作業機械に固有な振動に関する動特性を評価する第7の特徴量のうち、少なくともいずれか1つの特徴量を算出し、
前記特定手段は、
前記算出手段によって算出された特徴量の組み合わせに基づいて、前記作業者の作業形態を特定することを特徴とする付記2に記載の作業管理プログラム。
(Supplementary Note 3) The calculation means includes:
Furthermore, a fifth feature value for evaluating a dynamic characteristic related to vibration generated according to the swing of the worker's arm, a sixth feature value for evaluating a dynamic characteristic generated according to the posture of the worker's arm, Alternatively, at least one of the seventh feature values for evaluating a dynamic characteristic related to vibration inherent in the work machine transmitted from the work machine via the operator's arm is calculated.
The specifying means is:
The work management program according to appendix 2, wherein the work form of the worker is specified based on a combination of feature amounts calculated by the calculation means.

(付記4)前記取得手段は、
さらに、前記端末が作業機械から伝達された音に関する動特性を検出する場合、前記端末から、前記作業者が前記端末を携帯している期間中における前記音に関する情報を取得し、
前記算出手段は、
さらに、前記取得手段によって取得された前記音に関する情報に基づいて、前記音の大きさを評価する第8の特徴量、または、前記作業機械に固有な音成分を評価する第9の特徴量のうち、少なくともいずれか1つの特徴量を算出し、
前記特定手段は、
前記算出手段によって算出された特徴量の組み合わせに基づいて、前記作業者の作業形態を特定することを特徴とする付記2または3に記載の作業管理プログラム。
(Appendix 4) The acquisition means includes:
Further, when the terminal detects a dynamic characteristic related to sound transmitted from a work machine, the terminal acquires information about the sound during a period in which the worker is carrying the terminal,
The calculating means includes
Furthermore, based on the information about the sound acquired by the acquisition means, an eighth feature value for evaluating the loudness of the sound, or a ninth feature value for evaluating a sound component unique to the work machine. At least one of the feature values is calculated,
The specifying means is:
4. The work management program according to appendix 2 or 3, wherein the work form of the worker is specified based on a combination of feature amounts calculated by the calculation means.

(付記5)前記第9の特徴量は、前記作業機械のアイドリング中における音成分を評価する特徴量であることを特徴とする付記4に記載の作業管理プログラム。 (Supplementary note 5) The work management program according to supplementary note 4, wherein the ninth feature amount is a feature amount for evaluating a sound component during idling of the work machine.

(付記6)前記特定手段は、
少なくとも前記第1または第2の特徴量に基づいて、前記作業者の作業形態が、前記作業者が屈みこむ作業形態であるか、それ以外の作業形態であるかを特定することを特徴とする付記2〜5のいずれか1つに記載の作業管理プログラム。
(Supplementary note 6)
Based on at least the first or second feature amount, it is specified whether the work form of the worker is a work form in which the worker bends or other work form. The work management program according to any one of appendices 2 to 5.

(付記7)前記特定手段は、
少なくとも前記第1〜第3の特徴量のいずれか1つの特徴量に基づいて、前記作業者の作業形態が、前記作業者が歩行する作業形態であるか、それ以外の作業形態であるかを特定することを特徴とする付記2に記載の作業管理プログラム。
(Supplementary note 7)
Based on at least one of the first to third feature quantities, whether the worker's work form is a work form in which the worker walks or other work form. The work management program according to supplementary note 2, characterized by specifying.

(付記8)前記特定手段は、
少なくとも前記第1〜第3の特徴量のいずれか1つの特徴量に基づいて、前記作業者の作業形態が、前記作業者が歩行する作業形態であるか、それ以外の作業形態であるかを特定することを特徴とする付記3に記載の作業管理プログラム。
(Supplementary note 8)
Based on at least one of the first to third feature quantities, whether the worker's work form is a work form in which the worker walks or other work form. The work management program according to appendix 3, characterized by specifying.

(付記9)前記特定手段は、
前記作業者が歩行する作業形態であると特定された場合、さらに、少なくとも第5〜第7の特徴量のいずれか1つの特徴量に基づいて、前記作業者が歩行する作業形態において前記作業機械を使用しているか否かを特定することを特徴とする付記8に記載の作業管理プログラム。
(Supplementary note 9)
When it is specified that the worker is in a work form to walk, the work machine in the work form in which the worker walks is further based on at least one of the fifth to seventh feature values. 9. The work management program according to appendix 8, characterized in that it is specified whether or not a user is used.

(付記10)前記特定手段は、
前記作業者が歩行する作業形態であると特定された場合、さらに、少なくとも第8または第9の特徴量のいずれか1つの特徴量に基づいて、前記作業者が歩行する作業形態において前記作業機械を使用しているか否かを特定することを特徴とする付記9に記載の作業管理プログラム。
(Supplementary Note 10) The specifying means includes:
When it is specified that the worker is in a work form to walk, the work machine in the work form in which the worker walks is further based on at least one of the eighth or ninth feature quantity. The work management program according to appendix 9, characterized in that it is specified whether or not a user is used.

(付記11)前記特定手段は、
少なくとも前記第4の特徴量に基づいて、前記作業者の作業形態が、前記作業者が乗用して前記作業機械を使用する作業形態であるか、それ以外の作業形態であるかを特定することを特徴とする付記2〜4のいずれか1つに記載の作業管理プログラム。
(Supplementary Note 11) The specifying means includes:
Based on at least the fourth feature amount, it is specified whether the worker's work mode is a work mode in which the worker rides and uses the work machine or other work modes. The work management program according to any one of appendices 2 to 4, characterized by:

(付記12)前記特定手段は、
さらに、前記作業機械の機種を特定することを特徴とする付記11に記載の作業管理プログラム。
(Supplementary note 12)
Furthermore, the work management program according to appendix 11, wherein the work machine type is specified.

(付記13)前記取得手段は、
さらに、前記端末が前記端末本体の位置を検出する場合、前記端末から、前記作業者が前記端末を携帯している期間中における前記位置に関する情報を取得し、
前記特定手段は、
前記作業者が乗用して前記作業機械を使用する作業形態であると特定された場合、前記取得手段によって前記期間中に取得された位置に関する情報の変化に基づいて、前記作業機械を前記期間中継続使用しているか否かを特定することを特徴とする付記6〜12のいずれか1つに記載の作業管理プログラム。
(Supplementary note 13) The acquisition means includes:
Furthermore, when the terminal detects the position of the terminal main body, the terminal acquires information on the position during the period in which the worker is carrying the terminal,
The specifying means is:
When it is specified that the worker is in a working mode that the worker rides and uses the work machine, the work machine is moved during the period based on a change in information regarding the position obtained during the period by the obtaining unit. The work management program according to any one of appendices 6 to 12, characterized in that it is specified whether or not it is continuously used.

(付記14)端末本体に伝達された動特性を検出する端末から、作業機械を使用する作業者が前記端末を携帯している期間中に前記作業者から伝達された動特性に関する情報を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された情報に基づいて、前記期間中における前記作業者の挙動を評価する評価項目ごとに、前記作業者の挙動に応じた動特性を評価する特徴量を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された算出結果に基づいて、前記作業者の作業形態を特定する特定手段と、
前記特定手段によって特定された作業形態に関する情報を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする作業管理装置。
(Additional remark 14) From the terminal which detects the dynamic characteristic transmitted to the terminal main body, the information regarding the dynamic characteristic transmitted from the said operator during the period when the worker who uses a work machine is carrying the said terminal is acquired. Acquisition means;
Calculation means for calculating a feature value for evaluating a dynamic characteristic according to the behavior of the worker for each evaluation item for evaluating the behavior of the worker during the period based on the information obtained by the obtaining means; ,
A specifying means for specifying the work mode of the worker based on the calculation result calculated by the calculating means;
Output means for outputting information on the work mode specified by the specifying means;
A work management apparatus comprising:

(付記15)コンピュータが、
端末本体に伝達された動特性を検出する端末から、作業機械を使用する作業者が前記端末を携帯している期間中に前記作業者から伝達された動特性に関する情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された情報に基づいて、前記期間中における前記作業者の挙動を評価する評価項目ごとに、前記作業者の挙動に応じた動特性を評価する特徴量を算出する算出工程と、
前記算出工程によって算出された算出結果に基づいて、前記作業者の作業形態を特定する特定工程と、
前記特定工程によって特定された作業形態に関する情報を出力する出力工程と、
を実行することを特徴とする作業管理方法。
(Supplementary note 15)
An acquisition step of acquiring information on dynamic characteristics transmitted from the worker during a period in which a worker using a work machine is carrying the terminal from a terminal that detects the dynamic characteristics transmitted to the terminal body;
Based on the information acquired by the acquisition step, for each evaluation item for evaluating the worker's behavior during the period, a calculation step for calculating a feature value for evaluating a dynamic characteristic corresponding to the worker's behavior; ,
Based on the calculation result calculated by the calculation step, a specifying step for specifying the work mode of the worker,
An output step of outputting information on the work mode specified by the specifying step;
The work management method characterized by performing.

Gi センサ情報
100 作業管理システム
101 センサユニット
101a センサユニット
101b センサユニット
102 作業管理装置
500 センサ情報DB
600 判定テーブル
700 地図情報DB
801 取得部
802 算出部
803 特定部
804 出力部
841 作成部
842 作業履歴DB
843 表示部
Gi sensor information 100 work management system 101 sensor unit 101a sensor unit 101b sensor unit 102 work management apparatus 500 sensor information DB
600 Determination table 700 Map information DB
801 Acquisition unit 802 Calculation unit 803 Identification unit 804 Output unit 841 Creation unit 842 Work history DB
843 Display

Claims (7)

コンピュータを、
端末本体に伝達された動特性を検出する端末から、作業機械を使用する作業者が前記端末を携帯している期間中に前記作業者および作業機械から伝達された動特性に関する情報を取得する取得手段、
前記取得手段によって取得された情報に基づいて、前記期間中における前記作業者の挙動を評価する評価項目ごとに、前記作業者の挙動に応じた動特性を評価する特徴量を算出する算出手段、
前記算出手段によって算出された算出結果に基づいて、前記作業者の作業形態を特定する特定手段、
前記特定手段によって特定された作業形態に関する情報を出力する出力手段、
として機能させることを特徴とする作業管理プログラム。
Computer
Acquisition of information relating to dynamic characteristics transmitted from the worker and the work machine during a period in which a worker using the work machine is carrying the terminal from a terminal that detects the dynamic characteristics transmitted to the terminal body means,
Based on the information acquired by the acquisition means, for each evaluation item for evaluating the behavior of the worker during the period, a calculation means for calculating a feature value for evaluating a dynamic characteristic according to the behavior of the worker,
A specifying unit for specifying a work mode of the worker based on a calculation result calculated by the calculation unit;
Output means for outputting information on the work mode specified by the specifying means;
Work management program characterized by functioning as
前記算出手段は、
前記作業者の歩行または前記作業者が搭乗して運転する作業機械の移動により発生する振動に関する動特性を評価する第1の特徴量、前記作業者の姿勢に応じて発生する動特性を評価する第2の特徴量、前記作業者の歩行に固有な振動に関する動特性を評価する第3の特徴量、または、前記作業者が使用する作業機械に固有な振動に関する動特性を評価する第4の特徴量のうち、少なくともいずれか1つの特徴量を算出し、
前記特定手段は、
前記算出手段によって算出された特徴量の組み合わせに基づいて、前記作業者の作業形態を特定することを特徴とする請求項1に記載の作業管理プログラム。
The calculating means includes
A first characteristic value for evaluating a dynamic characteristic related to vibration generated by the worker's walking or a movement of a work machine on which the worker is boarded and driving, and a dynamic characteristic generated according to the posture of the worker are evaluated. A second feature value, a third feature value for evaluating a dynamic characteristic related to vibration inherent in the worker's walking, or a fourth characteristic value for evaluating a dynamic characteristic related to vibration specific to the work machine used by the worker Calculate at least one of the feature quantities,
The specifying means is:
The work management program according to claim 1, wherein the work form of the worker is specified based on a combination of feature amounts calculated by the calculation unit.
前記算出手段は、
さらに、前記作業者の腕の振りに応じて発生する振動に関する動特性を評価する第5の特徴量、前記作業者の腕の姿勢に応じて発生する動特性を評価する第6の特徴量、または、前記作業者の腕を介して前記作業機械から伝達される前記作業機械に固有な振動に関する動特性を評価する第7の特徴量のうち、少なくともいずれか1つの特徴量を算出し、
前記特定手段は、
前記算出手段によって算出された特徴量の組み合わせに基づいて、前記作業者の作業形態を特定することを特徴とする請求項2に記載の作業管理プログラム。
The calculating means includes
Furthermore, a fifth feature value for evaluating a dynamic characteristic related to vibration generated according to the swing of the worker's arm, a sixth feature value for evaluating a dynamic characteristic generated according to the posture of the worker's arm, Alternatively, at least one of the seventh feature values for evaluating a dynamic characteristic related to vibration inherent in the work machine transmitted from the work machine via the operator's arm is calculated.
The specifying means is:
The work management program according to claim 2, wherein the work form of the worker is specified based on a combination of feature amounts calculated by the calculation unit.
前記取得手段は、
さらに、前記端末が前記端末本体外の音を検出する場合、前記端末から、前記作業者が前記端末を携帯している期間中における前記音に関する情報を取得し、
前記算出手段は、
さらに、前記取得手段によって取得された前記音に関する情報に基づいて、前記音の大きさを評価する第8の特徴量、または、前記作業機械に固有な音成分を評価する第9の特徴量のうち、少なくともいずれか1つの特徴量を算出し、
前記特定手段は、
前記算出手段によって算出された特徴量の組み合わせに基づいて、前記作業者の作業形態を特定することを特徴とする請求項2または3に記載の作業管理プログラム。
The acquisition means includes
Furthermore, when the terminal detects sound outside the terminal main body, the terminal acquires information about the sound during a period in which the worker is carrying the terminal,
The calculating means includes
Furthermore, based on the information about the sound acquired by the acquisition means, an eighth feature value for evaluating the loudness of the sound, or a ninth feature value for evaluating a sound component unique to the work machine. At least one of the feature values is calculated,
The specifying means is:
The work management program according to claim 2 or 3, wherein the work form of the worker is specified based on a combination of feature amounts calculated by the calculation means.
前記第9の特徴量は、前記作業機械のアイドリング中における音成分を評価する特徴量であることを特徴とする請求項4に記載の作業管理プログラム。   The work management program according to claim 4, wherein the ninth feature amount is a feature amount for evaluating a sound component during idling of the work machine. 端末本体に伝達された動特性を検出する端末から、作業機械を使用する作業者が前記端末を携帯している期間中に前記作業者および作業機械から伝達された動特性に関する情報を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された情報に基づいて、前記期間中における前記作業者の挙動を評価する評価項目ごとに、前記作業者の挙動に応じた動特性を評価する特徴量を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された算出結果に基づいて、前記作業者の作業形態を特定する特定手段と、
前記特定手段によって特定された作業形態に関する情報を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする作業管理装置。
Acquisition of information relating to dynamic characteristics transmitted from the worker and the work machine during a period in which a worker using the work machine is carrying the terminal from a terminal that detects the dynamic characteristics transmitted to the terminal body Means,
Calculation means for calculating a feature value for evaluating a dynamic characteristic according to the behavior of the worker for each evaluation item for evaluating the behavior of the worker during the period based on the information obtained by the obtaining means; ,
A specifying means for specifying the work mode of the worker based on the calculation result calculated by the calculating means;
Output means for outputting information on the work mode specified by the specifying means;
A work management apparatus comprising:
コンピュータが、
端末本体に伝達された動特性を検出する端末から、作業機械を使用する作業者が前記端末を携帯している期間中に前記作業者および作業機械から伝達された動特性に関する情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された情報に基づいて、前記期間中における前記作業者の挙動を評価する評価項目ごとに、前記作業者の挙動に応じた動特性を評価する特徴量を算出する算出工程と、
前記算出工程によって算出された算出結果に基づいて、前記作業者の作業形態を特定する特定工程と、
前記特定工程によって特定された作業形態に関する情報を出力する出力工程と、
を実行することを特徴とする作業管理方法。
Computer
Acquisition of information relating to dynamic characteristics transmitted from the worker and the work machine during a period in which a worker using the work machine is carrying the terminal from a terminal that detects the dynamic characteristics transmitted to the terminal body Process,
Based on the information acquired by the acquisition step, for each evaluation item for evaluating the worker's behavior during the period, a calculation step for calculating a feature value for evaluating a dynamic characteristic corresponding to the worker's behavior; ,
Based on the calculation result calculated by the calculation step, a specifying step for specifying the work mode of the worker,
An output step of outputting information on the work mode specified by the specifying step;
The work management method characterized by performing.
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